Tag Archivio per: prompt engineering

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

, , ,

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

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

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

Che cosa ha chiesto Franke und Bornberg a ChatGPT

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

Con poche informazioni il chatbot ha costruito un profilo plausibile:

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

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

Dove la raccomandazione di ChatGPT ha iniziato a scricchiolare

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

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

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

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

Perché ChatGPT non sostituisce l’intermediario assicurativo

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

Ci sono almeno cinque limiti pratici.

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

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

Che cosa può fare bene l’AI nel settore assicurativo

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

L’AI può aiutare il cliente a:

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

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

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

1. Prima: usa ChatGPT per arrivare preparato

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

2. Durante: porta le domande a un intermediario verificato

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

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

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

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

Un prompt prudente per preparare il colloquio

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

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

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

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

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

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

Come cambia il lavoro dell’intermediario

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

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

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

Domande frequenti

ChatGPT può consigliare una polizza assicurativa?

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

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

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

Come verifico un intermediario assicurativo?

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

Posso caricare una polizza su ChatGPT?

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

In che modo l’AI può aiutare un intermediario?

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

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

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

Scrivere un libro con Claude Fable: esperimento, rischi e metodo

, , ,

La domanda non è più se un modello linguistico possa produrre molte pagine di testo. Quello lo abbiamo già visto. La domanda più interessante, e più scomoda, è un’altra: che cosa succede quando chiediamo a un’AI di leggere i nostri lavori precedenti, capirne i filoni, proporre un nuovo libro e consegnarci un file Word quasi pronto?

Nel video ho fatto proprio questo esperimento con Claude Fable: ho caricato 21 miei libri, ho chiesto al modello di analizzarli e gli ho fatto progettare un nuovo volume. Il risultato è stato sorprendente, ma non nel senso banale del “l’AI scrive al posto tuo”. Il punto è più serio: scrivere un libro con Claude Fable è tecnicamente possibile, ma pubblicarlo senza una revisione umana profonda sarebbe un errore professionale, autoriale e forse anche legale.

La macchina può proporre struttura, capitoli, casi d’uso, appendici, biografia e perfino una copertina. L’autore, però, resta responsabile di intenzione, verifiche, tono, fonti, esempi, diritti e scelta finale. In pratica: l’AI può diventare una redazione assistita, non una delega cieca.

Guarda l’esperimento con Claude Fable

Nel video mostro il percorso completo: dalla cartella con i libri alla proposta editoriale, fino al documento Word di circa 40 pagine e alla copertina generata con avatar.

Che cos’è Claude Fable 5 e perché questo test conta

Claude Fable 5 è il modello avanzato di Anthropic presentato come una versione accessibile della famiglia Mythos, pensata per compiti lunghi, documenti complessi, analisi articolate e lavoro professionale. Nel lancio ufficiale di Claude Fable 5 e Mythos 5, Anthropic descrive Fable 5 come un modello adatto a workflow estesi e document-heavy; nella documentazione per sviluppatori su Fable 5 e Mythos 5 chiarisce anche che alcuni comportamenti e pattern di prompting sono specifici di questi modelli. Qui non basta generare una risposta brillante: bisogna tenere insieme molte informazioni, molte istruzioni e una struttura coerente.

Per questo l’esperimento del libro è interessante. Non si tratta di chiedere “scrivimi un saggio sull’intelligenza artificiale”, cosa che produrrebbe quasi certamente un testo generico. Il test era più duro: leggere un archivio personale, riconoscere ricorrenze editoriali e proporre un tema nuovo ma coerente con il posizionamento dell’autore.

Su questo blog ho già ragionato su skill per Claude e rischi di sicurezza e su che cosa stanno costruendo davvero le persone con Claude. Qui il caso è ancora più delicato, perché tocca identità, stile, competenza e responsabilità autoriale.

Il prompt: non “scrivi un libro”, ma “capisci che autore sono”

Il primo passaggio è stato caricare 21 libri già pubblicati o comunque legati ai miei temi: LinkedIn, comunicazione digitale, uso consapevole della tecnologia, intelligenza artificiale, formazione, lavoro. A Claude Fable ho chiesto di analizzarli, riconoscere i filoni principali e propormi un nuovo libro.

Il modello ha restituito alcune alternative. Una riguardava la ricerca del lavoro, un’altra l’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, in particolare nei piccoli comuni. Ho scelto questa seconda strada perché intercetta un tema reale: enti locali con molte pratiche ripetitive, poco personale, cittadini che chiedono risposte chiare e una forte necessità di formazione.

Non è un caso che sul sito ci siano già risorse su corsi AI per Comuni e sull’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione. Fable ha individuato un territorio editoriale plausibile perché aveva materiale sufficiente per vedere continuità e spazio di sviluppo.

Che cosa ha prodotto davvero l’AI

Dopo la scelta del tema, ho alzato il livello della richiesta: volevo un libro con riferimenti, link, studi, casi d’uso, tono coerente, taglio pratico, biografia, copertina e un file Word completo. Il modello ha lavorato per qualche minuto e ha generato un documento strutturato di circa 40 pagine.

Dentro c’erano:

  • un indice coerente con il tema;
  • un’introduzione già leggibile;
  • capitoli dedicati ai casi d’uso;
  • una parte pratica in linea con il taglio formativo richiesto;
  • riferimenti e link da controllare;
  • una bozza di copertina;
  • una biografia autore;
  • una versione espansa con appendici e sezioni aggiuntive.

Il dettaglio più straniante è stato vedere un testo che, almeno in superficie, sembrava scritto “come me”, ma non da me. Questo è il passaggio che molti sottovalutano: l’AI non produce solo contenuto, produce anche una simulazione di familiarità. Ed è proprio lì che bisogna rallentare.

Il vero rischio: scambiare una bozza credibile per un libro finito

Il rischio non è che Claude Fable scriva male. Anzi, il problema è quasi opposto: può scrivere abbastanza bene da farci abbassare la guardia. Un documento ordinato, impaginato e lungo dà una sensazione di compiutezza. Ma un libro non è soltanto un contenitore di capitoli.

Un libro richiede almeno quattro livelli di revisione:

  • revisione sostanziale: la tesi regge? Il libro dice qualcosa di necessario?
  • verifica delle fonti: link, dati, studi e citazioni esistono e sono interpretati correttamente?
  • controllo autoriale: esempi, giudizi e posizioni sono davvero dell’autore?
  • revisione editoriale: ritmo, ripetizioni, tono, promesse e struttura sono all’altezza di una pubblicazione?

Questo vale anche per workflow più brevi. Negli agenti AI in azienda, la tentazione è simile: se un sistema esegue molti passaggi in autonomia, sembra più maturo di quanto sia. Ma automazione non significa assenza di controllo.

Amazon KDP e contenuti generati dall’AI: attenzione alla disclosure

Nel video cito la tentazione di caricare tutto su Amazon KDP. È proprio il gesto da evitare se non c’è stata una revisione seria. Le linee guida ufficiali di Amazon KDP sui contenuti AI richiedono di dichiarare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale quando si pubblica o si ripubblica un libro. KDP distingue tra contenuti AI-generated e AI-assisted: la differenza non è cosmetica, perché cambia il tipo di responsabilità editoriale.

C’è anche il tema del diritto d’autore. Il U.S. Copyright Office ha dedicato più report al rapporto tra AI e copyright, sottolineando il ruolo della contribuzione umana nella proteggibilità delle opere. E l’Authors Guild raccomanda agli autori prudenza su originalità, contratti, trasparenza e uso di testo generato da AI.

Tradotto in modo pratico: se usi Claude Fable per scrivere un libro, non devi solo chiederti “è venuto bene?”. Devi chiederti anche:

  • quali parti sono mie e quali sono generate?
  • le fonti sono verificabili?
  • il testo contiene esempi inventati o generalizzazioni eccessive?
  • ho il diritto di usare immagini, copertina, avatar e materiali caricati?
  • sto rispettando le regole della piattaforma su cui pubblico?

Un metodo pratico per usare Fable nella scrittura di un libro

Il modo più sensato di usare un modello come Fable non è chiedergli di sostituire l’autore, ma di lavorare come assistente editoriale molto veloce. Un flusso ragionevole può essere questo.

1. Dai un archivio, non una richiesta generica

Carica testi, appunti, scalette, articoli, trascrizioni, slide e materiali realmente tuoi. Più il modello vede il tuo territorio, meno tende a produrre il solito libro generico sull’AI.

2. Chiedi prima una diagnosi editoriale

Prima della scrittura, fai analizzare i filoni: temi ricorrenti, pubblico, lacune, angoli già coperti, argomenti ancora scoperti. Questa fase è più importante della generazione dei capitoli.

3. Fatti proporre più tesi, non solo titoli

Un buon titolo non basta. Chiedi al modello di spiegare perché quel libro dovrebbe esistere, per chi è utile, quali domande risolve e che cosa aggiunge rispetto ai tuoi contenuti precedenti.

4. Pretendi casi d’uso verificabili

Gli esempi sono la parte più fragile dei testi AI. Possono sembrare concreti e invece essere assemblaggi verosimili. Chiedi casi realistici, ma poi verifica nomi, dati, procedure e riferimenti.

5. Trasforma la bozza in materia prima

Una bozza di 40 pagine non è un libro finito. È una base di lavoro. Va tagliata, riscritta, contraddetta, integrata con esperienza diretta e aggiornata con fonti primarie.

Dove Fable è davvero utile

In questo tipo di lavoro, Claude Fable può essere molto utile per:

  • mappare un archivio di contenuti personali;
  • riconoscere filoni editoriali ricorrenti;
  • generare ipotesi di indice;
  • trasformare trascrizioni e appunti in capitoli;
  • proporre casi d’uso da verificare;
  • preparare appendici, checklist e materiali operativi;
  • creare una prima bozza di quarta di copertina o scheda libro;
  • evidenziare incoerenze tra pubblico, promessa e contenuto.

È lo stesso principio del second brain personale con LLM e Obsidian: l’AI diventa più utile quando lavora su un patrimonio informativo organizzato, non quando deve indovinare tutto partendo da una frase.

Dove invece l’autore deve restare al comando

Ci sono parti che non delego. La tesi centrale, prima di tutto. Se un libro prende posizione su scuola, lavoro, Pubblica Amministrazione o responsabilità dell’AI, quella posizione deve essere scelta da una persona. Anche gli esempi professionali devono essere filtrati: non basta che siano plausibili, devono essere corretti, rispettosi e utili.

Infine c’è la voce. Un modello può imitare strutture, lessico, ritmo e ricorrenze. Ma la voce non è solo stile: è responsabilità. È decidere che cosa lasciare fuori, che cosa non promettere, quando dire “non lo so” e quando fermarsi.

In pratica: il libro si può fare, ma non con il pilota automatico

L’esperimento con Claude Fable mostra una cosa molto concreta: siamo entrati nella fase in cui un modello può produrre un pacchetto editoriale completo, non solo qualche paragrafo. Può leggere 21 libri, proporre una nicchia, scrivere capitoli, espandere sezioni, impaginare un file e generare una copertina.

Ma proprio perché può farlo, il ruolo umano diventa più importante. Non serve più essere veloci a riempire pagine. Serve essere severi nel decidere quali pagine meritano di esistere.

Per questo non pubblicherò quel saggio senza una revisione feroce. L’AI ha fatto un ottimo lavoro come acceleratore. Non le affido, però, il tasto “pubblica”.

FAQ su Claude Fable e scrittura di libri con AI

Claude Fable può scrivere un libro intero?

Sì, può generare una bozza molto estesa e strutturata, soprattutto se riceve materiali, istruzioni e contesto. Questo però non significa che il testo sia automaticamente pronto per la pubblicazione.

Un libro scritto con l’AI si può pubblicare su Amazon KDP?

È possibile pubblicare contenuti che includono testo generato dall’AI, ma Amazon KDP richiede la dichiarazione dei contenuti AI-generated. Inoltre restano a carico dell’autore controllo, diritti, qualità e responsabilità del materiale pubblicato.

Che differenza c’è tra AI-generated e AI-assisted?

In generale, AI-generated indica contenuto creato dall’intelligenza artificiale; AI-assisted indica un lavoro scritto dall’autore con supporto dell’AI per attività come brainstorming, revisione o miglioramento. La distinzione va valutata caso per caso e secondo le regole della piattaforma usata.

Il testo generato da Claude è coperto da copyright?

La questione dipende dalla giurisdizione e dal livello di contributo umano. Le indicazioni del U.S. Copyright Office insistono sul ruolo della creatività umana: un output totalmente generato da macchina è più problematico di un’opera in cui l’autore seleziona, organizza, riscrive e contribuisce in modo sostanziale.

Come usare Claude Fable senza perdere identità autoriale?

Conviene usarlo per analisi, scalette, bozze e revisione, mantenendo umana la tesi, la selezione degli esempi, la verifica delle fonti e la riscrittura finale. L’AI deve accelerare il lavoro, non firmarlo al posto dell’autore.

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

Cosa stanno costruendo con Claude? Analisi di 1.900 commenti che raccontano il futuro dell’AI (e non è quello che pensi)

,

Quando si parla di intelligenza artificiale, la maggior parte delle persone continua a discutere dei modelli. GPT-5 o Claude? Gemini o Copilot? Meglio OpenAI o Anthropic? È una conversazione interessante, ma sempre meno utile. Per capire dove sta andando davvero l’AI bisogna osservare un altro fenomeno: che cosa stanno costruendo le persone normali con questi strumenti.

Mi è capitato di imbattermi in un video TikTok di Rakos Media che poneva una domanda semplicissima: “Cosa avete costruito con Claude?”

@rakos.media What are you building with Claude? I’ve built agents for my business and for others, automating email marketing, social media posting, research processes, etc. But I want to get more out of Claude, whether it’s Claude code or Claude cowork. #claude #claudecode #claudecowork #aiagent #automation ♬ original sound – Whitney Leavitt

Il risultato è sorprendente. In pochi giorni il video ha raccolto migliaia di commenti.

Ho analizzato (grazie all’AI, ovviamente) un dataset di oltre 1.900 interventi, raccolti il 13 luglio 2026, e il quadro che emerge racconta molto meglio del marketing dove si sta dirigendo l’intelligenza artificiale.

Non stanno creando chatbot

La prima cosa che colpisce è questa. Quasi nessuno parla di chatbot. Quasi nessuno scrive “ho creato un assistente AI”. Al contrario, le persone stanno costruendo strumenti che eliminano piccoli problemi quotidiani. L’intelligenza artificiale è semplicemente il motore. L’applicazione è il prodotto. Ed è esattamente quello che, da mesi, ripeto durante i miei corsi: l’AI genera valore quando sparisce dalla vista dell’utente.

L’idea che ha conquistato tutti

Il commento più apprezzato (oltre 8.000 like) racconta la realizzazione di un’app molto particolare.

L’utente entra al supermercato, inquadra un prodotto e scopre immediatamente:

  • quale gruppo possiede realmente il marchio
  • se esistono alternative locali
  • aziende familiari
  • cooperative
  • imprese controllate dai dipendenti

Una specie di “Shazam” della filiera produttiva.

È interessante per un motivo: non serve una tecnologia rivoluzionaria. Servono database pubblici, API, riconoscimento del codice a barre e AI per interpretare i dati.

Il valore non è l’intelligenza artificiale. Il valore è la decisione d’acquisto migliore.

La seconda idea è ancora più intelligente

L’app tiene traccia di tutto ciò che possiedi in casa. Davvero tutto: frigorifero, caldaia, condizionatore, seggiolino auto, tetto, filtri, garanzie, manuali, scadenze, richiami ufficiali, ricambi, promemoria.

Quando è ora di sostituire un filtro, arriva la notifica. Quando un elettrodomestico viene richiamato dal produttore, arriva l’avviso. Quando sta per scadere una garanzia, lo sai in anticipo.

È il classico esempio di prodotto che probabilmente non avresti mai immaginato di cercare. Ma appena lo vedi pensi: “Perché non esiste già?”

Le idee migliori non sono tecnologiche

Tra i commenti emergono applicazioni molto diverse:

Problema Soluzione
Cercare lavoro Un coach AI prepara il colloquio, studia l’azienda e corregge le risposte.
Genitorialità Mappa collaborativa dei fasciatoi pubblici.
Puntualità Un assistente pianifica a ritroso tutte le attività prima di uscire.
Informazione Un sistema raccoglie automaticamente solo le notizie rilevanti.
Creator economy Pipeline completa che ricerca trend, scrive script, monta video e pubblica sui social.
Finanza personale Analisi automatica dell’estratto conto per trovare sprechi e risparmi.

Sono problemi minuscoli. Ma milioni di persone li hanno.

Il vero messaggio del video

La parte più interessante non sono le app. Sono i commenti.

Molti utenti scrivono cose come: “Pensavo di essere poco creativo.” Oppure: “Io uso Claude solo per scrivere email.”

Questo racconta due mondi. Il primo è composto dai builder: persone che costruiscono prodotti. Il secondo è composto da chi continua a usare l’AI come un semplice correttore di testi.

La distanza tra questi due gruppi sta aumentando rapidamente.

Da chatbot a prodotto

Negli ultimi due anni abbiamo attraversato almeno quattro fasi.

Prima fase. Usiamo ChatGPT come Google.

Seconda fase. Scriviamo email migliori.

Terza fase. Automatizziamo piccoli processi.

Quarta fase. Costruiamo prodotti completi.

È esattamente ciò che emerge dal dataset. Le persone non chiedono più “come posso usare Claude?”. Chiedono “che problema posso eliminare?”.

Ed è una domanda completamente diversa.

La lezione più importante

Quasi tutte le idee più votate condividono quattro caratteristiche.

1. Nascono da un’esigenza (frustrazione?) personale. “Mi dimentico sempre di sostituire il filtro.” “Sono sempre in ritardo.” “Non trovo mai un fasciatoio.” Le startup migliori iniziano spesso così.

2. Automatizzano decisioni. L’AI non sostituisce l’utente. Gli evita decine di micro decisioni.

3. Organizzano informazioni disperse. Garanzie, ricevute, manuali, curriculum, notizie, documenti: l’intelligenza artificiale eccelle proprio in questo.

4. Sono quasi invisibili. L’utente non vuole usare l’AI. Vuole risolvere il problema. È una differenza enorme.

Cosa significa per aziende e professionisti

Questa analisi suggerisce una riflessione. Molte aziende stanno ancora cercando di capire “come possiamo usare ChatGPT?”.

La domanda migliore è un’altra: quale micro-problema affrontano ogni giorno i nostri clienti?

Una volta trovato quello, l’AI diventa soltanto il motore. Non il prodotto.

Un esercizio che consiglio spesso durante i miei corsi

Prendete carta e penna. Scrivete dieci frasi che iniziano così:

  • Mi dimentico sempre…
  • Perdo troppo tempo a…
  • Ogni settimana devo…
  • Vorrei che qualcuno facesse al posto mio…
  • Ogni volta che…

Poi chiedete a Claude, ChatGPT o Copilot: “Progetta un’applicazione che elimini completamente questo problema. Non limitarti a usare un chatbot: immagina un prodotto utilizzabile ogni giorno.”

Sono convinto che molte delle idee più interessanti nasceranno proprio da esercizi come questo.

Vuoi approfondire?

Se questi temi ti interessano, potrebbero piacerti anche:

Sul mio blog trovi decine di esempi pratici dedicati all’intelligenza artificiale applicata al lavoro quotidiano.

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

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

Invia un email

/0 Commenti/da

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

,

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: Gemini Notebook (ex 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 Gemini Notebook 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.

Gemini Notebook 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 Gemini Notebook 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 Gemini Notebook, 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.

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

Corso AI per Comuni: come formare amministratori e dipendenti pubblici

In molti Comuni l’intelligenza artificiale è già entrata dal retrobottega: una bozza di email scritta con ChatGPT, un regolamento riassunto in pochi secondi, una formula Excel chiesta a Copilot, una delibera trasformata in FAQ per i cittadini.

Il punto non è più stabilire se l’AI arriverà negli enti locali. Il punto è decidere se verrà usata con metodo, responsabilità e regole condivise. Un corso AI per Comuni serve proprio a questo: trasformare curiosità e uso spontaneo in competenza operativa.

Non parliamo di fare fantascienza in municipio. Parliamo di ufficio tecnico, tributi, segreteria, comunicazione, URP, protocollo, appalti, servizi sociali, biblioteca, polizia locale e formazione interna. Cioè documenti, scadenze, cittadini, procedure e decisioni che richiedono ancora più attenzione, non meno.

ChatGPT nella pubblica amministrazione: corso AI per Comuni ed enti locali
Un corso AI per Comuni deve partire dai documenti e dai processi reali degli uffici, non dalla dimostrazione spettacolare del chatbot di turno.

Che cosa dovrebbe includere un corso AI per Comuni?

Un corso AI per Comuni dovrebbe includere alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale, uso pratico di ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook (ex NotebookLM), privacy, dati personali, AI Act, verifica delle fonti, prompt engineering, casi d’uso per uffici comunali, linee guida interne e laboratori su documenti reali o simulati. L’obiettivo non è “imparare ChatGPT”, ma aiutare amministratori e dipendenti pubblici a usare l’AI per lavorare meglio con testi, regolamenti, comunicazioni, tabelle e procedure, mantenendo controllo umano e responsabilità amministrativa.

Perché oggi i Comuni hanno bisogno di formazione sull’AI

Un Comune è una macchina informativa. Produce, riceve, interpreta e comunica documenti ogni giorno: determine, delibere, avvisi, bandi, verbali, regolamenti, PEC, moduli, risposte ai cittadini, dati in Excel, pagine web, newsletter, post social, istruzioni operative.

L’AI generativa può aiutare proprio qui: nel leggere, sintetizzare, confrontare, riformulare e rendere più comprensibili le informazioni. Ma più il contesto è pubblico, più serve prudenza. Una risposta sbagliata a un cittadino non è solo una brutta figura. Può creare confusione, aspettative errate, problemi organizzativi o rischi giuridici.

La Commissione europea presenta l’AI Act come un quadro basato sul rischio. Dal 2 febbraio 2025 sono applicabili anche gli obblighi di alfabetizzazione AI: chi usa sistemi di intelligenza artificiale in un’organizzazione deve avere competenze adeguate al contesto d’uso.

Nel Piano triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione 2024-2026, l’intelligenza artificiale viene collegata a efficienza, qualità dei servizi, dati, cybersecurity e linee guida per adozione, procurement e sviluppo di soluzioni IA nella PA. Tradotto: non basta provare uno strumento. Bisogna governarlo.

Che cosa non deve essere un corso AI per Comuni

Partiamo da ciò che eviterei.

Un corso AI per Comuni non dovrebbe essere una sfilata di tool: “ecco dieci app meravigliose, arrangiatevi”. Non dovrebbe essere una conferenza motivazionale sul futuro del lavoro. Non dovrebbe nemmeno ridursi a un seminario giuridico dove tutti escono più spaventati di prima.

Serve un equilibrio pratico:

  • capire come funzionano i modelli generativi;
  • provare strumenti su casi vicini al lavoro degli uffici;
  • distinguere documenti caricabili, documenti da anonimizzare e documenti da non caricare;
  • imparare a verificare risposte, citazioni, numeri e riferimenti normativi;
  • costruire prompt riutilizzabili;
  • definire poche regole interne comprensibili;
  • collegare il tutto ad AI Act, privacy, sicurezza e responsabilità.

La tecnologia cambia in fretta. Il metodo resta.

Modulo 1: alfabetizzazione AI per amministratori e dipendenti

Il primo modulo deve creare una base comune. In aula spesso convivono persone che usano ChatGPT tutti i giorni e persone che lo guardano ancora come un oggetto misterioso. Se non si allinea il linguaggio, il corso diventa disordinato.

Qui si spiegano, in modo semplice:

  • che cos’è l’intelligenza artificiale generativa;
  • che cosa sono modelli linguistici, chatbot e assistenti AI;
  • perché possono produrre risposte utili ma anche errori plausibili;
  • che cosa sono allucinazioni, bias, black box, dati di addestramento e contesto;
  • perché ChatGPT non è un motore di ricerca, un avvocato, un segretario comunale o un responsabile del procedimento.

Il messaggio chiave è questo: l’AI è un assistente veloce, non una fonte di verità. Chi lavora nel Comune resta responsabile del controllo.

Modulo 2: casi d’uso per gli uffici comunali

La formazione funziona quando le persone riconoscono il proprio lavoro dentro gli esempi. Per questo un corso generico sull’AI rischia di essere troppo lontano. In un Comune servono casi d’uso comunali.

Ufficio Uso pratico dell’AI Attenzione
URP Creare FAQ chiare partendo da regolamenti e avvisi Verificare sempre riferimenti, scadenze e competenze
Tributi Scrivere comunicazioni semplici su IMU, TARI, solleciti e scadenze Non inventare date, importi o condizioni
Ufficio tecnico Riassumere linee guida, autorizzazioni, bozze e documenti lunghi Non delegare valutazioni tecniche o responsabilità istruttorie
Segreteria Trasformare appunti e trascrizioni in verbali sintetici Non aggiungere informazioni non presenti nella fonte
Appalti Estrarre requisiti, scadenze, importi e cause di esclusione Chiedere sempre riferimenti a pagina e paragrafo
Comunicazione Adattare un avviso per sito, newsletter, social e manifesto Mantenere tono istituzionale e informazioni verificate
Dati Generare formule Excel, pulire tabelle, creare grafici preliminari Controllare calcoli, filtri e interpretazioni

Questi esempi si collegano alla guida che ho pubblicato su ChatGPT nella PA, dove ho raccolto strumenti, rischi, checklist e prompt per pubblica amministrazione, aziende e professionisti.

Modulo 3: prompt engineering per la PA, senza formule magiche

Il prompt engineering non è l’arte di indovinare la frase segreta. è il modo in cui trasformiamo un bisogno dell’ufficio in una richiesta chiara, controllabile e verificabile.

Un buon prompt per un Comune dovrebbe contenere almeno sette elementi:

  1. Ruolo: supporto alla comunicazione, analisi documentale, revisione linguistica, preparazione FAQ.
  2. Contesto: ufficio, servizio, tipo di procedimento, pubblico destinatario.
  3. Obiettivo: spiegare, sintetizzare, confrontare, trasformare, controllare.
  4. Fonte: documento allegato, estratto, tabella, trascrizione, regolamento.
  5. Vincoli: tono, lunghezza, formato, parole da evitare, dati mancanti da segnalare.
  6. Controllo: evidenziare dubbi, non inventare, citare pagina o paragrafo.
  7. Output: email, tabella, elenco puntato, FAQ, bozza di avviso, checklist.

Esempio:

Agisci come supporto alla comunicazione di un ufficio comunale.
Devo spiegare a cittadini non esperti le scadenze TARI presenti nel testo allegato.
Usa un tono chiaro e istituzionale.
Produci:
1. una versione per il sito del Comune;
2. una versione breve per email;
3. una FAQ con 5 domande frequenti.
Non inventare date, importi o eccezioni.
Segnala in fondo i punti che richiedono verifica da parte dell'ufficio.

La parte più importante è l’ultima: segnalare ciò che va verificato. Nei Comuni, il controllo non è un optional decorativo.

Modulo 4: privacy, dati personali e documenti da non caricare

Qui bisogna essere molto concreti. Una cosa è usare l’AI per riscrivere in linguaggio semplice un testo pubblico già approvato. Un’altra è incollare in un chatbot un documento con dati personali, informazioni sanitarie, minori, situazioni familiari, contenziosi, offerte economiche o dati riservati.

Nel corso conviene lavorare con una classificazione semplice:

  • Verde: testi pubblici, materiali dimostrativi, esempi anonimi, bozze senza dati sensibili.
  • Giallo: documenti interni, dati personali comuni, informazioni organizzative, materiali da anonimizzare.
  • Rosso: dati sensibili, minori, servizi sociali, procedimenti delicati, credenziali, informazioni riservate, atti non pubblici.

Naturalmente questa griglia non sostituisce DPO, RTD, responsabili e policy dell’ente. Serve però a dare ai dipendenti un criterio immediato. Senza criteri, ognuno decide da solo. E di solito è l? che nascono i problemi.

Modulo 5: Gemini Notebook e AI basata su fonti

Per un Comune, uno degli strumenti più interessanti è Gemini Notebook, perché obbliga a lavorare su fonti caricate dall’utente: regolamenti, manuali, dispense, report, materiali di corso, verbali o dossier.

Questo non significa che Gemini Notebook sia infallibile. Significa che il perimetro di lavoro è più chiaro. Se devo studiare un regolamento comunale, una raccolta di linee guida o un manuale operativo, posso chiedere sintesi, glossari, domande frequenti, confronti e schede di ripasso partendo da quelle fonti.

In un laboratorio per Comuni si può usare Gemini Notebook per:

  • creare una guida interna da un regolamento;
  • preparare FAQ per l’URP;
  • confrontare due versioni di un documento;
  • generare domande per formare nuovi dipendenti;
  • estrarre definizioni, obblighi, scadenze e passaggi critici;
  • preparare un briefing per amministratori o responsabili di servizio.

Modulo 6: AI Act, linee guida e responsabilità amministrativa

Nel contesto pubblico, l’AI non può essere trattata come un giocattolo brillante. L’AI Act distingue gli usi in base al rischio e introduce obblighi diversi per provider e deployer. La Commissione europea ricorda che le pratiche vietate e gli obblighi di AI literacy si applicano dal 2 febbraio 2025, mentre molte regole entreranno pienamente a regime secondo il calendario previsto.

Per un Comune, questo significa almeno tre cose:

  • formare le persone che usano strumenti AI nel lavoro;
  • definire cosa si può fare e cosa no;
  • mantenere tracciabilità, controllo umano e responsabilità sui risultati.

Non serve iniziare con un manuale di 200 pagine. Serve una policy chiara: quali strumenti sono autorizzati, quali dati non vanno caricati, chi verifica le risposte, quando citare le fonti, come documentare usi delicati, quando coinvolgere DPO, RTD o responsabili.

Come può essere strutturato il corso

Il formato dipende dalla dimensione dell’ente, dal livello di partenza e dagli obiettivi. Una struttura modulare può funzionare così.

Formula introduttiva: 2 ore

Adatta a conferenze, incontri con amministratori, eventi di sensibilizzazione o prime sessioni per dipendenti. Obiettivo: capire opportunità, rischi e regole essenziali.

Workshop operativo: mezza giornata

Tre o quattro ore con esempi pratici, prompt, esercizi e casi d’uso per uffici comunali. Obiettivo: uscire con competenze immediatamente utilizzabili e una prima checklist interna.

Percorso completo: 6-8 ore (oppure variante più lunga)

Una giornata o due mezze giornate con laboratorio su documenti simulati o anonimizzati, analisi dei processi, bozza di policy e libreria di prompt per gli uffici.

Percorso avanzato: più incontri

Utile quando l’ente vuole costruire linee guida, formare referenti interni, lavorare su casi specifici o accompagnare un progetto di adozione dell’AI.

Checklist per organizzare un corso AI nel tuo Comune

Prima di fissare una data, conviene rispondere a dieci domande.

  1. Quali uffici devono partecipare?
  2. Le persone hanno già usato ChatGPT, Copilot, Gemini o altri strumenti?
  3. Quali processi consumano più tempo: testi, PEC, verbali, tabelle, FAQ, bandi?
  4. Quali documenti possono essere usati in aula senza rischi?
  5. Ci sono materiali da anonimizzare?
  6. L’ente ha già policy su AI, privacy, cloud e strumenti digitali?
  7. Chi deve essere coinvolto: segretario, RTD, DPO, responsabili di servizio, amministratori?
  8. Il corso deve produrre solo formazione o anche linee guida operative?
  9. Si vuole lavorare su ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook o su un mix?
  10. Come si misurerà il risultato: tempo risparmiato, qualità delle bozze, riduzione errori, chiarezza delle comunicazioni?

Queste domande trasformano il corso da “lezione sull’AI” a intervento utile per l’organizzazione.

Il ruolo umano resta centrale

L’AI può aiutare un Comune a scrivere meglio, leggere più velocemente, spiegare con più chiarezza, preparare bozze e ridurre attività ripetitive. Ma non conosce il territorio, non risponde davanti ai cittadini, non firma atti, non valuta l’impatto sociale di una decisione.

Un buon corso AI per Comuni deve quindi evitare due errori opposti: il panico e l’entusiasmo ingenuo. Il panico blocca tutto. L’entusiasmo ingenuo apre la porta a usi casuali. In mezzo c’è la strada più interessante: competenza, metodo, verifica e responsabilità.

In sintesi: l’intelligenza artificiale può diventare un aiuto concreto per gli enti locali se parte da casi d’uso reali, protegge i dati, forma le persone e lascia all’essere umano il compito più importante: capire, controllare e decidere.

FAQ

Che cos’è un corso AI per Comuni?

È un percorso di formazione per amministratori, dipendenti e responsabili di enti locali sull’uso pratico e sicuro dell’intelligenza artificiale generativa in uffici comunali, servizi al cittadino, documenti, comunicazione e processi interni.

Quanto deve durare un corso AI per un Comune?

Dipende dagli obiettivi. Una sessione introduttiva può durare 2 ore, un workshop operativo 3-4 ore, mentre un percorso completo con laboratorio, prompt e linee guida può richiedere 6-8 ore o più incontri.

Quali strumenti si usano in un corso AI per enti locali?

Gli strumenti più utili sono ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude e Gemini Notebook. La scelta dipende dal contesto dell’ente, dalle licenze disponibili, dai dati trattati e dai casi d’uso.

Un Comune può caricare documenti in ChatGPT?

Non qualunque documento. Prima bisogna valutare dati personali, riservatezza, policy interne, condizioni dello strumento, finalità e livello di rischio. Nei corsi è preferibile lavorare su testi pubblici, simulati o anonimizzati.

L’AI può scrivere risposte ai cittadini?

Può aiutare a preparare bozze più chiare, FAQ e versioni semplificate, ma la risposta finale deve essere verificata dall’ufficio competente. Date, importi, requisiti e riferimenti normativi non vanno mai lasciati al solo chatbot.

Il corso AI serve anche per l’AI Act?

Sì. L’AI Act prevede obblighi di alfabetizzazione AI applicabili dal 2 febbraio 2025. Per un Comune la formazione aiuta a usare gli strumenti con maggiore consapevolezza, controllo umano e attenzione ai rischi.

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

ChatGPT nella PA: guida pratica 2026

,

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

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

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

Che cosa è successo ultimamente?

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

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

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

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

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

Perché questa notizia conta davvero

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

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

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

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

Questa è la vera trasformazione digitale.

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

Cosa cambia per aziende, professionisti e PA

L’AI generativa cambia soprattutto tre cose.

Primo: il rapporto con i documenti.

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

Secondo: il rapporto con il tempo.

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

Terzo: il rapporto con la responsabilità.

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

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

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

Può creare una sintesi. Ma la sintesi va verificata.

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

Opportunità

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

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

Questi non sono scenari futuristici.

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

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

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

Rischi

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

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

Traduciamole in pratica.

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

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

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

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

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

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

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

Il problema non è usare l’AI.

Il problema è usarla senza regole.

Errori da evitare

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

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

Il secondo errore è chiedere troppo poco.

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

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

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

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

Il quarto errore è non formare le persone.

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

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

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

Come sfruttare questa novità nella pratica

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

Checklist per iniziare

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

Esempio 1: ufficio tecnico

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

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

Esempio 2: ufficio tributi

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

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

Esempio 3: contratti e appalti

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

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

Esempio 4: consiglio comunale

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

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

Esempio 5: Excel

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

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

Prompt engineering: meno magia, più metodo

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

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

Un buon prompt contiene almeno cinque elementi:

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

Esempio:

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

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

AI Act: perché la formazione diventa obbligatoria

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

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

Per una PA o un’azienda significa tre cose:

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

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

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

Casi d’uso per aziende e professionisti

Il discorso non vale solo per la pubblica amministrazione.

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

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

Un responsabile HR può preparare una bozza di percorso formativo.

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

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

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

La differenza la fa il processo.

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

Tabella: quale strumento usare?

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

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

La mia opinione

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

Molti pensano che il problema sia imparare ChatGPT.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

E quindi?

Da dove iniziare, quindi?

Non da un grande progetto faraonico.

Iniziare da un laboratorio pratico.

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

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

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

La formula è semplice:

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

Questa è l’AI utile.

Meno effetti speciali. Più lavoro fatto meglio.

FAQ

Che cos’è ChatGPT nella PA?

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

La pubblica amministrazione può usare ChatGPT?

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

ChatGPT può sostituire un funzionario pubblico?

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

Qual è il rischio principale dell’AI generativa?

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

Quali strumenti usare oltre ChatGPT?

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

Che cosa c’entra l’AI Act?

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

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

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

Invia un email

/0 Commenti/da

Corso su Copilot: le domande che mi arrivano nell’incontro Q&A

, ,

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

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

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

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

Corso Microsoft Copilot per aziende e professionisti

Prima regola: Copilot non guida, co-pilota

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

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

Per questo uso spesso il metodo GOL:

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

Creare prompt perfetti per ChatGPT: il metodo G.O.L.

Detto questo, veniamo alle domande.

Copilot legge subito i file caricati in OneDrive?

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

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

Che cosa fare?

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

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

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

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

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

La mini-checklist è questa:

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

Copilot può inventare risposte anche se lavora sui miei documenti?

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

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

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

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

Un prompt utile può essere:

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

Come devo usare Copilot con Excel e dati numerici?

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

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

Meglio una richiesta così:

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

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

In Word posso far modificare solo una parte del documento?

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

Per esempio:

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

Oppure:

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

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

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

Perché Copilot in Word a volte perde il contesto?

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

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

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

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

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

Copilot conserva quello che scrivo? Posso cancellare la memoria?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Quando conviene usare Copilot Notebooks o un sistema RAG?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

I rischi da evitare in azienda

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

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

FAQ

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

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

Perché Copilot non trova subito i file caricati in OneDrive?

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

Copilot è affidabile con tabelle e numeri?

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

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

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

Posso usare Gemini Notebook o Gemini con documenti aziendali?

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

Qual è il modo migliore per fare prompt con Copilot?

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

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

Cosa può insegnarti Giuseppe Ungaretti per scrivere prompt migliori

, , , ,

Ungaretti e i prompt sembrano stare agli estremi opposti nell’uso della parola. Da una parte un poeta che ha ridotto interi versi a due parole. Dall’altra un’istruzione che scriviamo di fretta, dentro una chat, sperando che il modello capisca al volo cosa vogliamo.

Eppure più leggo prompt scritti male (troppo lunghi, vaghi, pieni di frasi che non aggiungono nulla) più penso che la lezione di Ungaretti sia esattamente quello che manca a chi lavora con l’AI generativa ogni giorno.

Non è un accostamento forzato per fare colpo. È un metodo.

Cosa c’entra un poeta del Novecento con il prompt engineering?

Ungaretti ha costruito la sua poetica su pochi principi: essenzialità, parola pesata e non contata, pause cariche di significato, revisione continua, titoli che orientano già metà del senso. Sono gli stessi principi che rendono un prompt efficace: dire meno cose ma più precise, dare struttura invece di un unico blocco di testo, rivedere prima di considerarlo definitivo, usare l’apertura del prompt per inquadrare tutto il resto.

1. La parola pesata, non contata

Per Ungaretti ogni parola doveva guadagnarsi il suo posto nel verso: quello che restava era essenziale, il resto si tagliava.

Molti prompt falliscono per il motivo opposto: contengono tutte le frasi che vengono in mente, senza che nessuna sia stata davvero scelta. Il modello si trova a dover indovinare, tra dieci frasi, quale sia quella che conta.

In pratica: prima di inviare un prompt complesso, prova a togliere una frase alla volta e chiediti se la risposta cambierebbe senza. Se la risposta è no, quella frase non serviva.

2. L’essenzialità come metodo, non come rinuncia

Ungaretti è ricordato anche per un componimento ridotto a pochissime parole, diventato quasi un simbolo dell’essenzialità in poesia. Ma essenzialità non vuol dire scrivere prompt brevi a tutti i costi: un prompt di tre parole può essere peggiore di uno di quaranta, se in quelle quaranta ogni parola lavora.

In pratica: elimina i riempitivi (“se possibile”, “credo che”, “forse potresti”) e tieni solo verbi diretti e vincoli chiari. Non è la lunghezza il problema, è il peso specifico di ogni parola.

3. Il bianco della pagina: la pausa che significa

Nei versi di Ungaretti lo spazio bianco, gli a capo isolati, le pause tra le parole non sono vuoto: sono parte del significato. Separano, mettono in risalto, danno respiro.

Nei prompt succede la stessa cosa: quando scrivi tutto in un unico blocco compatto, il modello fatica a distinguere cosa è contesto, cosa è istruzione, cosa è formato di output. La struttura è già informazione.

In pratica: separa esplicitamente le parti del prompt con intestazioni tipo “Contesto:”, “Istruzione:”, “Formato output:”, invece di un paragrafo unico.

4. La revisione infinita: il prompt perfetto non esiste al primo tentativo

Ungaretti ha rivisto le sue poesie per decenni, pubblicando più edizioni della stessa opera con varianti anche profonde. Non considerava mai un testo davvero chiuso.

Un buon prompt funziona allo stesso modo: la prima versione è un abbozzo, non il risultato finale. Va corretta guardando cosa risponde il modello, non solo immaginando cosa dovrebbe rispondere.

In pratica: tieni un piccolo “quaderno dei prompt” dove annoti le versioni che funzionano meglio per un certo compito, come farebbe un poeta con le sue varianti.

5. Il titolo come istruzione operativa

Molti titoli di Ungaretti non sono decorativi: inquadrano il testo, gli danno una collocazione precisa che orienta la lettura di tutto ciò che segue.

La riga di apertura di un prompt fa lo stesso lavoro: se dici subito chi deve essere il modello, qual è l’obiettivo e quali sono i vincoli principali, tutto il resto del prompt viene letto attraverso quella cornice.

In pratica: apri sempre il prompt con una riga che definisce ruolo, obiettivo e vincolo principale, prima di scendere nei dettagli.

6. Il contesto che cambia il peso delle stesse parole

Ungaretti scriveva dalle trincee della Prima guerra mondiale: le stesse parole semplici, nel contesto della guerra, acquistavano un peso che non avrebbero avuto altrove.

Con i modelli linguistici funziona così: le stesse istruzioni generiche producono risultati diversi a seconda di quanto contesto specifico gli dai. Il contesto è ciò che carica di significato parole altrimenti generiche.

In pratica: prima di chiedere, spiega sempre chi sei, in quale situazione ti trovi e perché ti serve quella risposta. È il contesto a rendere specifiche parole altrimenti vaghe.

Il metodo Ungaretti applicato al prompt: una checklist

Prima di inviare un prompt importante, chiediti: ho tolto ogni parola che non lavora? Ho separato contesto, istruzione e formato invece di scriverli in un blocco unico? Sto trattando questa versione come definitiva o come una bozza da rivedere? Ho aperto il prompt con una riga che inquadra ruolo e obiettivo? Ho dato al modello un contesto specifico invece di un’istruzione generica?

Meno versi, più peso

Non serve amare la poesia per scrivere prompt migliori. Ma il principio che ha reso Ungaretti uno dei poeti più essenziali del Novecento — dire meno, pesare di più — è lo stesso che separa un prompt mediocre da uno che funziona davvero.

FAQ

Cosa significa “essenzialità” in un prompt?
Significa che ogni parola del prompt ha una funzione precisa, non che il prompt debba essere per forza breve.

Perché i prompt troppo lunghi spesso funzionano peggio di quelli brevi?
Perché contengono frasi ridondanti o vaghe che il modello deve comunque interpretare, aumentando il rischio di ambiguità.

Come si applica la revisione iterativa ai prompt AI?
Trattando la prima versione come una bozza, correggendola in base alle risposte ottenute invece di considerarla definitiva al primo tentativo.

Serve conoscere la poesia per scrivere prompt migliori?
No, ma i principi di sintesi, struttura e revisione che guidano la buona scrittura — poetica o meno — aiutano a scrivere istruzioni più efficaci per l’AI.

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

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

Inviaci email

/0 Commenti/da

Team building sull’AI per aziende: trasformare ChatGPT in un laboratorio di collaborazione

,

Un team building sull’AI per aziende può essere molto più di una giornata divertente con qualche esercizio su ChatGPT. Se progettato bene, diventa un laboratorio in cui le persone imparano a usare l’intelligenza artificiale generativa, ma soprattutto imparano a collaborare meglio: definire un problema, scrivere istruzioni chiare, confrontare soluzioni, prendere decisioni e trasformare un’idea in qualcosa di applicabile al lavoro quotidiano.

Negli ultimi anni molte aziende hanno iniziato a organizzare corsi sull’AI generativa. È una scelta utile, spesso necessaria. Ma c’è un passaggio in più che può fare la differenza: portare l’AI dentro un’esperienza di gruppo. Non solo “come si usa ChatGPT”, quindi, ma “come possiamo usarlo insieme per migliorare comunicazione, processi, contenuti, customer care, vendite, formazione interna o gestione della conoscenza”.

Perché un team building sull’AI funziona

L’AI generativa è uno strumento tecnico, ma il modo in cui la usiamo dipende moltissimo dalle competenze umane. Un buon prompt non nasce solo dalla conoscenza dello strumento: nasce dalla capacità di fare domande, dare contesto, chiarire obiettivi, verificare le risposte, discutere alternative e arrivare a una sintesi condivisa.

Per questo un’attività di team building sull’AI per aziende lavora su due livelli:

  • da una parte introduce strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot o altri sistemi di AI generativa;
  • dall’altra allena collaborazione, comunicazione, creatività, pensiero critico e problem solving.

Il risultato non è una semplice dimostrazione tecnologica, ma un’esperienza concreta: i partecipanti lavorano in squadra, scelgono un problema reale, progettano prompt, testano risposte, correggono il tiro e presentano una soluzione.

Dal prompt engineering alla collaborazione

Il prompt engineering viene spesso raccontato come una competenza individuale: io scrivo una richiesta, l’AI risponde, io miglioro il risultato. In azienda, però, le cose funzionano diversamente. Le richieste importanti nascono quasi sempre da un contesto condiviso: un brief, un processo, una campagna, un documento, una procedura, un’esigenza del cliente.

Ecco perché il prompt engineering può diventare una nuova palestra di collaborazione. Una squadra deve chiedersi:

  • qual è il problema da risolvere?
  • quali informazioni servono all’AI?
  • che tono, formato e livello di dettaglio vogliamo ottenere?
  • come valutiamo se l’output è davvero utile?
  • quali rischi dobbiamo controllare prima di usare il risultato?

Queste domande non migliorano soltanto il rapporto con l’intelligenza artificiale. Migliorano anche il modo in cui il team ragiona, comunica e decide.

Come si struttura un team building sull’AI per aziende

Un format efficace può essere organizzato in una mezza giornata, una giornata intera o un percorso più esteso, a seconda degli obiettivi aziendali. La struttura tipica comprende quattro momenti.

1. Introduzione pratica all’AI generativa

Si parte con una panoramica chiara e concreta: che cosa fanno davvero gli strumenti di AI generativa, quali sono i principali casi d’uso in azienda, quali errori evitare, come impostare richieste efficaci e come verificare i risultati.

L’obiettivo non è fare teoria, ma creare una base comune. Anche chi non ha mai usato ChatGPT deve poter partecipare con serenità.

2. Formazione dei team e scelta della sfida

I partecipanti vengono divisi in squadre. Ogni team lavora su una sfida realistica: migliorare una comunicazione interna, progettare una campagna, semplificare una procedura, analizzare un documento, creare una traccia per una presentazione, preparare un piano editoriale o trovare idee per un servizio.

La scelta della sfida è importante: più il caso è vicino alla vita aziendale, più l’esperienza diventa utile.

3. Laboratorio di prompt engineering

Ogni squadra progetta, testa e migliora una serie di prompt. Qui emergono le dinamiche più interessanti: chi chiarisce il contesto, chi controlla la qualità, chi trova un approccio creativo, chi individua i limiti della risposta, chi prova a trasformare l’output in qualcosa di operativo.

L’AI diventa un catalizzatore. Non sostituisce il gruppo: lo costringe a ragionare meglio.

4. Presentazione finale e confronto

Le squadre presentano i risultati. Si confrontano prompt, strategie, output e possibili applicazioni. Si può introdurre anche una piccola competizione, con criteri come efficacia, originalità, chiarezza, applicabilità e controllo dei rischi.

Il momento finale serve a trasformare l’attività in apprendimento condiviso: che cosa abbiamo scoperto? Che cosa possiamo portare nel lavoro di domani? Quali processi potrebbero essere migliorati con l’AI?

Benefici per l’azienda

Un team building sull’AI per aziende può generare benefici molto concreti:

  • aumenta la confidenza con strumenti come ChatGPT e altri sistemi di AI generativa;
  • riduce la distanza tra persone entusiaste e persone diffidenti;
  • fa emergere casi d’uso utili per reparti diversi;
  • migliora comunicazione e collaborazione tra colleghi;
  • stimola creatività e pensiero critico;
  • aiuta a ragionare su limiti, verifiche, privacy, errori e responsabilità;
  • produce idee e prototipi riutilizzabili nei processi aziendali.

Il valore più interessante è culturale: l’AI smette di essere percepita come “una cosa da tecnici” e diventa uno strumento di lavoro condiviso, da usare con metodo.

A chi è adatto

Un format di questo tipo è adatto a molte realtà:

  • aziende che vogliono introdurre l’AI generativa senza limitarsi a una lezione frontale;
  • team marketing, comunicazione, vendite, HR, formazione e customer care;
  • reti commerciali e gruppi di manager;
  • imprese che cercano un’attività originale per convention, academy interne o giornate di formazione;
  • organizzazioni che vogliono unire AI literacy, collaborazione e innovazione.

Non servono competenze tecniche avanzate. Anzi, il format funziona bene proprio quando mette insieme profili diversi: persone operative, manager, comunicatori, venditori, formatori, amministrativi, tecnici e non tecnici.

Team building sull’AI o corso su ChatGPT?

Un corso su ChatGPT risponde soprattutto alla domanda: “Come uso meglio questo strumento?”.

Un team building sull’AI risponde a una domanda più ampia: “Come possiamo usare l’AI insieme per lavorare meglio?”.

Le due cose non si escludono. Al contrario, possono integrarsi. La parte formativa offre metodo e consapevolezza; la parte laboratoriale rende l’apprendimento più memorabile, partecipato e applicabile.

Il mio workshop di team building sul prompt engineering

Da anni mi occupo di formazione sul digitale e sull’intelligenza artificiale generativa per aziende, professionisti, academy e organizzazioni. Ho progettato anche un workshop di team building sul prompt engineering, pensato proprio per unire competenze AI, collaborazione e comunicazione.

Il format parte da una need analysis: prima di costruire l’attività è utile capire chi partecipa, quali obiettivi ha l’azienda, quali reparti sono coinvolti e quali problemi reali possono diventare materia di lavoro. In questo modo il team building non resta un esercizio astratto, ma si collega alle esigenze dell’organizzazione.

Durante il workshop i partecipanti lavorano in squadra su sfide concrete, scrivono e ottimizzano prompt, testano strumenti di AI generativa e presentano le soluzioni sviluppate. Alla fine, l’azienda può raccogliere non solo entusiasmo e coinvolgimento, ma anche idee operative da approfondire.

Vuoi organizzare un team building sull’AI per la tua azienda?

Se stai cercando un team building sull’AI per aziende, posso aiutarti a progettare un format su misura: introduttivo, pratico, coinvolgente e collegato ai bisogni reali del tuo gruppo.

Puoi partire dal mio workshop di team building sul prompt engineering oppure costruire un percorso personalizzato su AI generativa, ChatGPT, prompt engineering, comunicazione, creatività e collaborazione. Puoi anche esplorare tutti i miei corsi sull’intelligenza artificiale o scoprire le mie conferenze e speech sull’AI e il digitale.

Scrivimi per organizzare un corso, un workshop o un evento aziendale sull’intelligenza artificiale generativa.

/0 Commenti/da

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

, ,

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

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

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

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

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

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

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

Che cosa deve ottenere un workshop di formazione AI obbligatoria

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

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

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

Il programma pratico: una traccia da 4 ore

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

1. Mappa degli usi dell’AI in azienda

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

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

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

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

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

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

3. Prompt engineering per il lavoro reale

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

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

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

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

4. Verifica delle risposte: la parte che molti saltano

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

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

5. Mini policy aziendale: cosa facciamo da lunedì mattina

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

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

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

Quali evidenze conservare dopo il workshop

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

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

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

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

Workshop per aziende: esempi di moduli pratici

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

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

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

Modulo dati e privacy

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

Modulo contenuti e comunicazione

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

Modulo produttività personale

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

Modulo manager e decisioni

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

Quanto deve durare la formazione AI obbligatoria?

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

Come regola pratica:

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

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

Domande frequenti sul workshop di formazione AI obbligatoria

La formazione AI obbligatoria deve essere uguale per tutti?

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

Un workshop su ChatGPT vale come formazione AI obbligatoria?

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

Serve un test finale?

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

Ogni quanto va aggiornata la formazione AI?

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

Vuoi organizzare un workshop pratico sulla formazione AI obbligatoria?

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

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

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

 

/0 Commenti/da