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La risposta breve

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

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

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

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

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

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

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

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

Le 10 skill ChatGPT da
scaricare

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

1. OCR Document Processor

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

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

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

2. Document Converter Suite

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

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

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

3. Data Storyteller

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

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

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

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

4. Financial Calculator

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

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

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

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

5. Image Enhancement Suite

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

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

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

6. SVG Precision Skill

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

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

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

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

7. QR Code Generator

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

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

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

8. Media Toolkit

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

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

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

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

9. Skill Creator

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

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

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

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

10. Citation & Bibliography
Generator

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

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

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

Come scaricare una skill

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

Dopo aver estratto l’archivio:

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

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

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

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

Attenzione alla sicurezza

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

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

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

Il video ufficiale
sulle skill in ChatGPT

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

Quale skill scegliere per
prima?

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

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

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

Domande frequenti

Le skill sono gratuite?

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

Posso usare una skill
su ChatGPT gratuito?

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

Una skill rende ChatGPT
infallibile?

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

Posso modificare una skill
scaricata?

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

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

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

Customer experience e AI funzionano insieme quando l’intelligenza artificiale aiuta a capire i clienti, preparare decisioni e lavorare meglio sulle relazioni. Servono dati leggibili, un obiettivo preciso, contesto e persone capaci di valutare il risultato. È il filo conduttore del mio intervento al webinar Customer Experience e Business Development ai tempi dell’AI, che si è svolto il 21 settembre 2026.

L’incontro è stato organizzato da Surwiz, in collaborazione con Crono e con Merakyn come media partner. Ho partecipato alla tavola rotonda insieme ad Alessandro Di Maio, cofondatore di Surwiz, e Alex Roggero, cofondatore di Crono. A moderare il confronto c’era Lorenzo D’Amelio di Merakyn.

Il mio contributo era quello di un formatore che incontra ogni giorno aziende e professionisti alle prese con questi strumenti: portare esempi, mettere in discussione qualche abitudine e mostrare come passare dall’esperimento occasionale a un uso consapevole dell’AI.

La registrazione del webinar

Qui trovi la registrazione completa. Nell’articolo riprendo i miei interventi e aggiungo un esercizio applicativo per tradurli nel lavoro quotidiano.

Customer experience e AI: avere tanti dati non basta

Lorenzo mi ha chiesto perché continuiamo ad associare l’abbondanza di dati alla qualità delle decisioni. Ho risposto partendo da una situazione che incontro spesso nei corsi: qualcuno mi descrive un problema e mi chiede come risolverlo con l’intelligenza artificiale. Poi scopro che gli serve soprattutto mettere ordine in quattro file e costruire una dashboard.

In quel caso può bastare un buon lavoro di business intelligence. La scelta dello strumento deve seguire il problema. Prima occorre capire quali informazioni abbiamo, quanto sono aggiornate e quale decisione vogliamo prendere. Altrimenti aggiungiamo un’interfaccia brillante sopra dati disordinati.

Nel webinar ho raccontato anche la distanza tra le realtà strutturate e quelle più piccole che incontro nella formazione. Alcune lavorano con sistemi integrati; altre si reggono ancora su fogli Excel e informazioni sparse. Il punto di partenza cambia parecchio.

L’AI può aiutare a interpretare quei materiali e a individuare piste di lavoro, soprattutto se conosce il contesto dell’azienda. Ma collegare un archivio non significa averne automaticamente risolto incoerenze, duplicati e lacune. Una risposta plausibile va sempre confrontata con le fonti.

Il metodo Socrate: fai fare le domande all’AI

Uno dei suggerimenti più pratici che ho dato è molto semplice: fatti intervistare dall’intelligenza artificiale. Passiamo tanto tempo a cercare la domanda perfetta, mentre spesso non abbiamo ancora chiarito abbastanza il problema.

Io chiamo questo approccio “Socrate”, con un po’ di ironia. Dai all’assistente un obiettivo e chiedigli di raccogliere da te le informazioni mancanti. L’accorgimento decisivo è aggiungere: fammi una domanda alla volta e aspetta la mia risposta. Altrimenti arriva un questionario infinito, non un dialogo.

Ecco una traccia operativa, rielaborata per questo articolo a partire dall’esempio del webinar:

Voglio capire perché alcuni clienti non rinnovano il nostro servizio. Aiutami a definire un’analisi utile. Prima di proporre soluzioni, intervistami: fammi una domanda alla volta e aspetta la mia risposta. Chiarisci obiettivo, tipo di clienti, dati disponibili, periodo osservato e vincoli. Distingui ciò che sappiamo dalle ipotesi. Alla fine proponi un piccolo piano di verifica, indicando quali informazioni mancano.

È un esercizio utile anche senza caricare subito documenti. Posso spiegare il problema, farmi aiutare a delimitarlo e decidere solo dopo quali dati siano necessari e utilizzabili. Le domande dell’assistente possono già farmi vedere un limite della mia impostazione.

Dal prompt al contesto: costruire un secondo cervello

Durante il confronto è tornata più volte l’idea del second brain, il secondo cervello. Nel mio intervento l’ho collegata a un assistente configurato sul nostro lavoro: sa chi siamo, quali obiettivi abbiamo e quali materiali può consultare.

Una richiesta isolata costringe il modello a riempire molti vuoti. Un contesto pertinente gli permette di lavorare su informazioni più utili. Questo richiede selezione: documenti corretti, istruzioni chiare e accessi coerenti con il compito. Riempire la conversazione di materiale a caso non è una strategia.

La distinzione è approfondita anche da Anthropic nella guida al context engineering per gli agenti AI: oltre al testo del prompt, conta l’insieme delle informazioni disponibili al sistema, compresi strumenti, documenti e cronologia.

Ho raccontato anche alcune mie sperimentazioni, dalla creazione di un videogioco didattico sui prompt a un prototipo di CRM costruito con l’aiuto dell’AI. Il valore di questi esempi sta nella possibilità di esplorare un’idea e verificarne l’utilità. Un prototipo, prima di diventare un sistema aziendale, richiede controlli su dati, accessi, affidabilità e manutenzione.

L’AI rende impersonale il rapporto con i clienti?

La domanda di Lorenzo toccava un’obiezione frequente: se usiamo tutti gli stessi strumenti, finiremo per comunicare tutti allo stesso modo? Nel webinar sono stato piuttosto provocatorio su questo punto. Se produciamo email intercambiabili, dobbiamo interrogarci su come stiamo usando lo strumento.

Ho indicato due ingredienti che possono cambiare il risultato: il nostro stile di scrittura e la conoscenza della relazione con il cliente. Da una parte esempi selezionati di come comunichiamo; dall’altra lo storico pertinente, il problema aperto, le richieste già fatte e gli impegni presi.

La personalizzazione utile consiste, per esempio, nel ricordare che un cliente ha già segnalato un disservizio e sta aspettando una risposta concreta. Mettere il suo nome in apertura non basta. Né serve una mail elegante che ignori tutto quello che è successo prima.

Su un piano più generale, lo studio Generative AI at Work di Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, disponibile anche su Microsoft Research, ha osservato benefici dall’assistenza generativa nel customer support, con risultati diversi a seconda dell’esperienza degli operatori. È un caso di ricerca specifico, non una promessa di produttività valida per qualsiasi azienda.

Il mio criterio resta molto concreto: il cliente riceve una risposta corretta, pertinente e capace di aiutarlo? Se abbiamo risparmiato cinque minuti ma gli abbiamo fatto perdere mezz’ora, abbiamo ottimizzato la cosa sbagliata.

Persone e agenti AI: come dividersi il lavoro

Alex Roggero ha portato nel confronto il tema del lavoro commerciale e della collaborazione tra persone e agenti. Mi sono agganciato a questo ragionamento insistendo sulla configurazione degli strumenti e sulla qualità del contributo umano.

Per chiarire cosa intendo, ho raccontato un episodio familiare: mia moglie, insegnante, doveva preparare un progetto per un bando scolastico. Abbiamo impostato un assistente sui materiali del bando, ottenuto una proposta e poi rivisto il testo. Lei ha modificato anche un’attività che non la convinceva. Il progetto è stato finanziato e, quando sono arrivati i complimenti, si è sentita a disagio per l’aiuto ricevuto dall’AI.

Per me quell’episodio mostra bene il lavoro che rischiamo di rendere invisibile: riconoscere l’opportunità, scegliere lo strumento, fornirgli i materiali, dare istruzioni, valutare la proposta e correggerla. L’approvazione finale richiede competenza e responsabilità. Questo vale anche per una risposta a un cliente o una proposta commerciale.

La guida di Anthropic Building effective agents distingue i flussi predefiniti dai sistemi in cui il modello sceglie dinamicamente passaggi e strumenti. Raccomanda di partire da soluzioni semplici e aggiungere complessità quando serve. È un criterio utile anche in azienda: prima definiamo il compito e come valutarlo, poi decidiamo quanta autonomia concedere.

Dati aziendali e AI: regole chiare prima degli automatismi

Un altro mio intervento ha riguardato l’uso non governato dell’AI, spesso chiamato shadow AI: le persone adottano strumenti per lavorare, ma l’organizzazione non sa quali informazioni vi inseriscono e con quali garanzie.

Ho suggerito di partire da strumenti scelti consapevolmente, un vademecum operativo e formazione. Nel ragionamento ho distinto materiali già pubblici, come una brochure, da procedure interne, contratti, informazioni sui clienti e dati particolarmente delicati. Metterli tutti nello stesso contenitore è un errore.

Le indicazioni pratiche che ricavo da quel passaggio sono queste:

  1. Stabilire quali strumenti e account usare. Valutare condizioni del servizio, trattamento dei dati, accessi e configurazioni con chi ne ha la competenza in azienda. Un abbonamento a pagamento, da solo, non certifica la conformità di qualsiasi utilizzo.
  2. Caricare il minimo necessario. Se basta un campione depurato dei dati personali, partire da quello. Anche anonimizzazione e soluzioni locali richiedono verifiche: non sono scorciatoie che eliminano ogni rischio.
  3. Separare l’uso professionale da quello personale. Durante il webinar ho evocato la serie Severance proprio per rendere memorabile questa separazione. Materiali di lavoro e account personali non devono mescolarsi senza controllo.
  4. Formare le persone sui casi reali. Quali documenti posso usare? Quali output devo controllare? Quando devo chiedere aiuto? Un vademecum funziona se permette di rispondere a queste domande.

Per approfondire, le FAQ della Commissione europea sull’alfabetizzazione AI collegano le competenze al contesto d’uso e ai rischi. È un riferimento utile per impostare la formazione, da affiancare alla valutazione delle regole applicabili alla propria organizzazione.

Decidere più velocemente significa decidere meglio?

La domanda conclusiva di Lorenzo era volutamente scomoda: l’AI ci aiuta a capire meglio i clienti oppure accelera le decisioni sbagliate?

Ho risposto distinguendo velocità di esecuzione e qualità del lavoro. Un report pronto in mezz’ora invece che in dieci ore può essere un progresso enorme. Bisogna però verificare che mantenga profondità, accuratezza e comprensione del problema.

Nel caso dei clienti, l’AI può aiutare a sintetizzare recensioni, analizzare ticket, individuare ricorrenze e suggerire azioni. Se il campione è incompleto, vecchio o rappresenta soltanto una parte della clientela, rischiamo di accelerare un’analisi già distorta in partenza. A questo si aggiungono gli errori del modello e le informazioni inventate.

Il profilo sui rischi dell’AI generativa del National Institute of Standards and Technology (NIST) offre un quadro per affrontare, tra gli altri, i rischi legati a confabulazioni e privacy. Tradotto nel lavoro quotidiano: chiedere riscontri, verificare i risultati e definire responsabilità deve far parte del processo.

Ho chiuso con una battuta che sintetizza bene il mio intervento: prima dell’AI potevamo capire male il cliente lentamente; oggi possiamo capirlo male in tempo reale.

Un esercizio per portare questi spunti in azienda

Per applicare il rapporto tra customer experience e AI, propongo di iniziare da un problema circoscritto. Per esempio: capire perché un gruppo di clienti ha chiesto più volte assistenza sullo stesso passaggio. Questo esercizio è un’elaborazione pratica dei temi discussi, non un caso aziendale raccontato nel webinar.

  1. Definisci la decisione. Vuoi riscrivere una procedura, correggere una comunicazione o approfondire un problema del servizio?
  2. Seleziona i materiali utilizzabili. Scegli un periodo, chiarisci cosa manca e prepara i dati secondo le regole aziendali.
  3. Fatti intervistare. Usa il metodo Socrate per far emergere obiettivi, vincoli e ipotesi implicite.
  4. Chiedi un’analisi verificabile. Per ogni tema emerso, fatti indicare i riscontri nei materiali e le informazioni mancanti. Tieni separate evidenze e interpretazioni.
  5. Controlla e prova un’azione. Confronta l’analisi con chi gestisce quei clienti, scegli un intervento limitato e stabilisci come capire se ha funzionato.

È così che vedo il valore dell’intelligenza artificiale nella relazione con i clienti: un aiuto a fare domande più precise, comprendere meglio le informazioni e preparare azioni che qualcuno sappia valutare. Sono temi su cui lavoro anche nel mio corso ChatGPT per aziende e professionisti, adattando esempi ed esercizi ai processi reali dei partecipanti.

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

Un corso su LinkedIn e AI dovrebbe insegnare a migliorare profilo, contenuti e relazioni, ma anche a verificare le presunte regole dell’algoritmo. L’intelligenza artificiale può aiutarti a organizzare le idee e scrivere meglio. Non conosce, per questo, una formula segreta per moltiplicare la visibilità.

Mi è stata sottoposta un’infografica intitolata How the LinkedIn algorithm works in 2026. Sette riquadri, numeri precisi, promesse rassicuranti. I primi 90 minuti deciderebbero tutto. Un salvataggio varrebbe cinque like. Un commento da otto a quindici. Sembra il listino della borsa delle interazioni.

Ho controllato le sette affermazioni confrontandole con documentazione tecnica, paper e benchmark. Il risultato è una guida pratica per chi cerca “LinkedIn AI corso” e vuole imparare un metodo verificabile. Per cominciare dalle basi, trovi anche il mio videocorso LinkedIn gratuito sull’ottimizzazione del profilo.

Verifica delle fonti: 20 settembre 2026. Le valutazioni riguardano le informazioni pubbliche consultate, non il codice interno di LinkedIn. Gli esempi didattici sono dichiarati come tali.

L’infografica sull’algoritmo LinkedIn 2026: verifica delle sette affermazioni

Una distinzione preliminare: “non verificato” non significa automaticamente “falso”. Significa che non ho trovato una fonte adeguata per presentare quella frase come un fatto. Un benchmark, inoltre, descrive un campione: non rivela da solo il funzionamento del ranking.

Affermazione dell’infografica Esito della verifica Come usarla correttamente
Il 70% della reach si decide nei primi 60-90 minuti; commenti e salvataggi iniziali decidono la distribuzione. Percentuale e finestra decisiva non documentate nelle fonti consultate. Rispondere quando si è disponibili è una scelta organizzativa. Non esiste qui una prova che il post scada dopo 90 minuti.
Un salvataggio vale 5 like e 2 commenti; i contenuti salvabili ottengono più distribuzione di qualsiasi altro contenuto. Moltiplicatori non verificati. Anche il primato assoluto è privo di prova. Creare risorse utili ha senso. Non attribuire loro un rendimento algoritmico fisso.
I commenti valgono 8-15 like; quelli articolati segnalano conversazioni autentiche, mentre “Great post!” viene escluso dalla distribuzione. Pesi non verificati. La preferenza per contributi sostanziali è coerente con le comunicazioni della piattaforma; l’esclusione automatica di una frase breve non è dimostrata. Aggiungere un esempio, una domanda pertinente o un’obiezione motivata.
Il tempo di permanenza conta più dei like; 60 secondi di lettura battono 50 like con letture da 3 secondi. Segnale reale, confronto numerico non provato. Favorire comprensione e utilità senza allungare artificialmente i testi.
360Brew legge headline, informazioni ed esperienze prima di distribuire ogni post; un profilo vago riduce sempre la reach. Attribuzione a 360Brew non giustificata. Il ruolo dei segnali di profilo va distinto dalla presunta penalità universale. Rendere chiaro il proprio lavoro ai lettori, evitando promesse sul ranking.
I documenti hanno engagement medio del 6,6%, il più alto del 2026; sfogliarli aumenta il dwell time e il valore algoritmico. Dato rintracciabile, generalizzazione scorretta. Il 6,6% compare nel Q2 2026 di Socialinsider, con i multi-immagine al 6,9%. Il meccanismo causale non è provato dal benchmark. Distinguere periodo, campione, formato e metrica.
La coerenza tematica batte la dimensione della rete; cambiare argomento confonde 360Brew. Consiglio editoriale trasformato in legge. Nessuna prova di questo confronto universale. Scegliere temi riconoscibili e sperimentare collegamenti pertinenti.

C’è persino un problema di coerenza interna. Se un salvataggio equivale a cinque like e a due commenti, un commento dovrebbe valere 2,5 like. Il riquadro successivo ne indica da otto a quindici. Senza spiegare contesti diversi, i due conti non tornano. Questo non dimostra quali siano i pesi reali: dimostra che quei numeri non possono essere utilizzati insieme come una formula.

360Brew e Feed SR: che cosa dicono davvero i paper

Il paper su 360Brew di Hamed Firooz e colleghi, presentato nel gennaio 2025, descriveva un modello di ricerca pre-production da 150 miliardi di parametri. La scheda arXiv segnala il ritiro; la nota amministrativa riguarda il diritto del depositante ad accettare la licenza. Il ritiro, da solo, non dimostra che i risultati tecnici fossero sbagliati. Ma quel documento non autorizza a descrivere 360Brew come il motore che decide oggi la visibilità di ogni post.

Screenshot arXiv: avviso di ritiro e titolo del paper 360Brew
Estratto della scheda arXiv di 360Brew, consultata il 20 settembre 2026. L’avviso di ritiro è visibile sopra il titolo.

Un riferimento più pertinente è An Industrial-Scale Sequential Recommender for LinkedIn Feed Ranking, di Lars Hertel, Gaurav Srivastava e colleghi. La versione consultata è del 16 settembre 2026. Gli autori descrivono Feed Sequential Recommender, o Feed SR, e dichiarano l’impiego sulla maggior parte del traffico del feed. Riportano test A/B con un aumento del 2,10% del tempo trascorso e del 3,52% della metrica che raggruppa like, commenti e ricondivisioni rispetto al modello precedente.

Sono risultati del sistema nel suo insieme. Non significano che un tuo post guadagnerà il 3,52%, né che un commento abbia un valore fisso. Il paper descrive una sequenza di interazioni e previsioni di azioni: non un tariffario pubblico per creator.

Screenshot arXiv del paper su Feed SR con revisione del 16 settembre 2026
La scheda del paper su Feed SR: titolo e data della revisione consultata.

La spiegazione ufficiale Engineering the next generation of LinkedIn’s Feed, firmata da Hristo Danchev il 12 marzo 2026, distingue la selezione dei contenuti candidati dal loro ordinamento. Descrive modelli che utilizzano significato dei contenuti, segnali professionali del lettore e storia delle interazioni. Gli aggiornamenti possono riguardare anche post già esistenti che ricevono nuove interazioni. Non pubblica la regola del “70% entro 90 minuti”.

Attenzione anche a una confusione frequente: i dati del tuo profilo che aiutano a personalizzare ciò che leggi non dimostrano automaticamente una penalità per ciò che pubblichi. Una headline chiara resta una buona scelta di comunicazione. Per esempio, “Consulente commerciale per aziende manifatturiere” permette a un potenziale cliente di orientarsi meglio di “Professionista appassionato di sfide”.

Tempo di lettura e commenti: i segnali esistono, i moltiplicatori no

Il tempo di permanenza non è un’invenzione dell’infografica. In Understanding dwell time to improve LinkedIn feed ranking, del 12 maggio 2020, il team di LinkedIn spiega l’uso del dwell time nel feed e dopo il clic, anche per individuare contenuti rapidamente saltati. È una fonte tecnica storica, non una descrizione completa del sistema del 2026. Non stabilisce l’equivalenza “60 secondi battono 50 like”.

La mia indicazione pratica: togli attriti alla lettura. Una spiegazione può richiedere dieci righe o dieci slide. Se aggiungo sette slide vuote per trattenere le persone, sto progettando un ostacolo, non una lezione.

Sull’autenticità c’è una comunicazione più recente: Keeping conversations real on LinkedIn, di Laura Lorenzetti, pubblicata il 20 maggio 2026. LinkedIn ammette l’uso dell’AI come supporto alla scrittura, ma annuncia interventi sui contenuti generici, sulle risposte che ripetono il post e sui commenti automatizzati su larga scala. Non dice che ogni ringraziamento breve sia falso.

Esempio didattico: sotto un post sulla formazione aziendale, “Concordo, tema fondamentale” aggiunge poco. “Nel tuo esempio manca il tempo per verificare l’output: come lo includeresti nell’esercitazione?” apre una questione precisa. Non servono cinque frasi quando ne basta una utile.

Il 6,6% dei documenti LinkedIn: leggere bene un benchmark

Il report LinkedIn Benchmarks 2026 di Socialinsider permette di rintracciare quel numero: nell’aggiornamento del secondo trimestre 2026 i documenti nativi sono al 6,6% di engagement medio, mentre i post multi-immagine sono al 6,9%. La tabella annuale indica invece il 7% per i documenti sui dati 2025.

La metodologia annuale dichiara 1,3 milioni di post di 16.645 pagine aziendali, tra gennaio 2024 e dicembre 2025. La pagina aggiunge aggiornamenti trimestrali, ma non si può attribuire automaticamente al solo Q2 l’intero campione annuale. Il tasso è calcolato rispetto alle impression, non ai follower. Sono dati osservazionali di un fornitore di analytics, non un esperimento causale di LinkedIn sui profili personali.

Un PDF e un album di immagini sono inoltre formati distinti. Dire “i caroselli fanno sempre il 6,6%” perde queste differenze. Per scegliere, partirei dalla domanda del lettore: un procedimento può diventare un documento; una visita a uno stabilimento può essere raccontata con fotografie. Misurerei poi i risultati sul mio pubblico.

LinkedIn e AI: corso pratico in cinque esercizi

La parte utile comincia qui. Propongo un piccolo laboratorio per consulenti, commerciali, professionisti e responsabili marketing. Puoi svolgerlo con un assistente AI testuale, usando materiali che hai titolo a condividere. Gli output sono bozze da controllare prima della pubblicazione.

1. Migliorare il profilo partendo da prove

Raccogli il testo attuale del profilo, una descrizione dei servizi e due esperienze documentate. Chiedi una diagnosi prima della riscrittura.

Agisci come un revisore del mio profilo LinkedIn. Il pubblico è [target] e voglio essere riconoscibile per [competenza]. Analizza headline, informazioni ed esperienze che incollo. Indica cinque passaggi generici e le domande necessarie per renderli concreti. Proponi tre headline usando solo le informazioni presenti. Non inventare clienti, certificazioni, anni di esperienza o risultati. Segna con [DA VERIFICARE] ciò che manca.

Esempio didattico: per un professionista che lavora realmente con PMI manifatturiere, “Aiuto le PMI manifatturiere a organizzare il processo commerciale” è una proposta più comprensibile di “Sales ninja orientato al successo”. Va usata soltanto se descrive ciò che fa davvero.

Per rivedere le basi prima di usare l’AI, il mio videocorso LinkedIn gratis offre dieci videopillole su profilo, posizionamento, keyword, esperienze e networking. È una base sul profilo; gli esercizi di questo articolo aggiungono il lavoro con l’AI.

2. Trasformare un’esperienza in un post verificabile

Parti da appunti reali: una domanda ricevuta, un errore corretto, una scelta progettuale. Un aneddoto inventato resta inventato anche se il chatbot lo racconta bene.

Trasforma questi appunti in una bozza LinkedIn per [pubblico]. Mantieni il mio punto di vista: [tesi]. Struttura: problema concreto, esempio, limite, domanda finale pertinente. Massimo 1.300 caratteri. Niente emoji, superlativi o statistiche aggiunte. Non attribuirmi esperienze assenti dagli appunti. Elenca separatamente le affermazioni da verificare e conserva i link alle fonti che ti fornisco.

Controllo finale: saprei rispondere se qualcuno mi chiedesse come ho ottenuto quel dato? Se no, cerco la fonte o elimino il dato. Se l’episodio contiene informazioni riservate di un cliente, preparo un esempio anonimo o un caso esplicitamente ipotetico.

3. Progettare un documento utile da conservare

Esempio didattico per un consulente AI: un PDF intitolato “Cinque controlli prima di usare un documento aziendale con un chatbot”. Ogni pagina contiene un controllo, una domanda e un esempio. Il formato segue il lavoro da svolgere.

Progetta una scaletta di sei slide sul tema [tema] per [pubblico]. Usa soltanto le fonti e gli appunti allegati. Per ogni slide scrivi titolo, messaggio principale, esempio e fonte, se necessaria. La prima deve spiegare l’utilità del documento; l’ultima deve contenere una checklist. Segnala informazioni mancanti. Evita slide riempitive e promesse di performance.

Prima di caricarlo, leggi il PDF sul telefono. Controlla dimensioni del testo, contrasto, ordine delle pagine e leggibilità dei collegamenti. Un contenuto “salvabile” deve essere utilizzabile anche domani.

4. Preparare una conversazione senza automatizzare il rapporto

L’AI può aiutarti a capire un testo prima di intervenire. La risposta pubblica deve riflettere ciò che pensi e conosci.

Riassumi la tesi di questo post in due frasi. Individua una domanda rimasta aperta e un possibile limite. Proponi tre spunti per un commento, senza scriverli come mie esperienze. Non fingere che conosca l’autore. Aspetta che io scelga lo spunto e aggiunga il mio punto di vista.

La verifica è semplice: se cancellassi il riferimento al post originale, il commento funzionerebbe sotto qualunque contenuto? Se sì, probabilmente è troppo generico.

5. Analizzare i risultati senza scambiare correlazione e causa

Prepara una tabella dei tuoi post con data, argomento, formato, impression, reazioni, commenti, clic e salvataggi quando disponibili. Aggiungi un campo per le conversazioni professionali pertinenti e uno per le richieste ricevute. Non confondere gli zeri con i dati mancanti.

Analizza questa tabella dei miei post LinkedIn. Distingui risultati osservati, ipotesi e dati mancanti. Confronta formati e argomenti usando numerosità, mediana e dispersione quando i dati lo consentono. Non dedurre i pesi dell’algoritmo. Se calcoli un tasso, esplicita numeratore e denominatore. Proponi due esperimenti editoriali cambiando una variabile alla volta. Non attribuire vendite ai post senza evidenze.

Come esercizio, puoi osservare i post dopo 24 ore e dopo sette giorni, mantenendo uguali le finestre di confronto. Sono scelte di misurazione del laboratorio, non scadenze imposte dall’algoritmo. Con pochi post parlerai di indizi, non di conclusioni statistiche robuste.

L’AI migliora la scrittura? Uno studio utile, con limiti precisi

Shakked Noy e Whitney Zhang hanno studiato l’uso di ChatGPT in compiti di scrittura professionale con 453 partecipanti. Il lavoro, Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence, è stato pubblicato su Science nel 2023. Il resoconto del Massachusetts Institute of Technology, con collegamento al paper, riporta un tempo medio ridotto del 40% e una qualità valutata superiore del 18%.

Lo studio non misurava la reach su LinkedIn. I compiti non richiedevano lo stesso contesto aziendale e la stessa verifica fattuale di molte attività reali. È una base per sperimentare un assistente alla scrittura, non una prova che i post generati ottengano più clienti.

Nel laboratorio separerei quindi due misure: tempo necessario per produrre una bozza affidabile, compresa la revisione, e risultati del contenuto pubblicato. Risparmiare venti minuti e pubblicare un errore non è il miglioramento che cerchiamo.

Come scegliere un corso LinkedIn AI

Valuterei un corso dai materiali che permette di costruire e dai controlli che insegna. Ecco la mia checklist:

  • Profilo: il lavoro parte da pubblico, competenze e prove?
  • Prompt: le richieste includono fonti, vincoli e gestione delle informazioni mancanti?
  • Contenuti: si lavora su esperienze reali e revisioni, oltre che sulle prime bozze?
  • Relazioni: gli esercizi favoriscono conversazioni pertinenti?
  • Misurazione: si distinguono visibilità, interazioni, contatti e opportunità?
  • Algoritmo: il docente separa documentazione ufficiale, benchmark e ipotesi?

Se un programma promette il trucco definitivo per aggirare l’algoritmo, chiederei la fonte, la data e il metodo di verifica. È un ottimo esercizio già prima dell’iscrizione.

Domande frequenti su LinkedIn, AI e formazione

Posso usare l’AI per scrivere i post LinkedIn?

Sì, come supporto per struttura e formulazione. La comunicazione di LinkedIn sull’autenticità richiede che post e commenti rappresentino la voce e la prospettiva dell’autore. Verifica fatti, esempi e tono prima di pubblicare.

I primi 90 minuti decidono davvero tutto?

Non ho trovato nelle fonti tecniche consultate una conferma della finestra universale e della percentuale indicate nell’infografica. Conviene usare finestre di osservazione costanti, evitando di giudicare un contenuto soltanto dai primi minuti.

Il videocorso LinkedIn gratuito comprende questo laboratorio AI?

Il videocorso collegato insegna le basi dell’ottimizzazione del profilo. Il laboratorio AI è descritto in questo articolo: puoi affiancarlo alle videopillole, senza confondere i due materiali.

Come posso organizzare un corso LinkedIn e AI per l’azienda?

Puoi scrivermi tramite il form qui sotto indicando destinatari, livello di partenza e obiettivo: personal branding, comunicazione, social selling o ricerca di opportunità professionali. Possiamo costruire esercitazioni su profili e materiali pertinenti al tuo contesto.

Per iniziare subito: guarda il videocorso LinkedIn gratuito, scegli un esercizio di questa guida e confronta la bozza dell’AI con le prove che hai a disposizione. Il primo risultato da cercare è un profilo più chiaro e un contenuto di cui puoi rispondere personalmente.

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Cerchi un corso Microsoft Copilot gratuito in italiano? Su Fastweb Digital Academy trovi il mio corso Introduzione a Microsoft Copilot, disponibile on demand. Sono Gianluigi Bonanomi e ti accompagno nei primi passi con l’assistente AI di Microsoft: che cosa fa, come provarlo e quali applicazioni esplorare.

Accedi al corso gratuito su Fastweb Digital Academy.

Aprire una chat e scrivere una domanda richiede pochi secondi. Capire se la risposta merita di entrare in un’email, in un documento o in una decisione richiede un po’ di metodo. È da qui che suggerisco di partire: un compito concreto, istruzioni comprensibili e una verifica finale.

Corso Microsoft Copilot gratuito: programma e accesso

La scheda ufficiale del corso riporta queste caratteristiche:

Voce Informazioni
Titolo Introduzione a Microsoft Copilot
Docente Gianluigi Bonanomi
Piattaforma Fastweb Digital Academy
Costo e formato Gratis, on demand
Lezioni Tre video, con dispensa disponibile in piattaforma
Durata indicata 39 minuti nella scheda riepilogativa
Verifica finale Test delle competenze con rilascio dell’Open Badge; la scheda indica anche l’attestato di partecipazione

Il programma affronta tre argomenti: che cos’è Copilot, esempi d’uso e Copilot Pro con Microsoft Office. Puoi seguire i video quando preferisci e fermarti per consultare il materiale. La descrizione parla di tre lezioni da circa 15 minuti ciascuna: per la durata complessiva ho riportato il valore di 0:39 ore presente nel riepilogo.

Per iniziare, apri la pagina del corso e seleziona “Vai al corso”. Segui poi le indicazioni della piattaforma per accedere ai contenuti.

A chi consiglio questo corso introduttivo

Lo suggerisco a chi vuole orientarsi prima di inserire Copilot nelle proprie abitudini: impiegati, professionisti, responsabili di funzione, formatori e persone che hanno già provato ChatGPT e desiderano esplorare un altro strumento.

Il mio consiglio è scegliere prima una piccola attività: riscrivere una comunicazione, organizzare appunti, preparare domande per una riunione. Guardare una dimostrazione diventa più utile quando sai già su quale problema vuoi mettere alla prova ciò che impari.

Copilot gratuito e Microsoft 365: che cosa distinguere

Il corso è gratuito. Questo non significa che ogni funzione di Copilot mostrata nelle lezioni sia inclusa gratuitamente nel tuo account. Microsoft distingue l’accesso alla chat dalle funzionalità disponibili nei diversi abbonamenti personali e aziendali. Le integrazioni nelle applicazioni dipendono da licenza, account e configurazione.

Prima di acquistare un piano, consulta il confronto ufficiale Microsoft tra Copilot gratuito e Copilot in Microsoft 365. Il programma del corso conserva il riferimento a “Copilot Pro”: nomi, schermate e offerte possono evolvere rispetto alla registrazione. Per orientarti nell’interfaccia disponibile oggi, usa anche la guida e formazione Microsoft Copilot.

Tre esercizi da provare dopo le lezioni

Quelli che seguono sono esercizi originali che propongo a integrazione del corso. Usa appunti inventati o materiale che sei autorizzato a inserire nello strumento. Per ogni prova conserva la richiesta iniziale e confrontala con il risultato.

1. Trasformare appunti in un’email

Trasforma questi appunti fittizi in un’email a un cliente: [appunti]. L’obiettivo è concordare i prossimi passi. Usa un tono professionale, massimo 150 parole e una richiesta finale chiara. Non inventare date, prezzi o impegni. Se manca un’informazione, segnalala.

Controlla se la bozza aggiunge promesse assenti negli appunti. Un testo scorrevole può nascondere un impegno che non volevi prendere.

2. Ricavare una tabella delle attività

Leggi questo verbale fittizio: [testo]. Estrai una tabella con attività, responsabile, scadenza e frase del verbale che giustifica ogni riga. Quando un’informazione manca, scrivi “non indicato”. Non assegnare responsabilità per deduzione.

Confronta ogni riga con il testo di partenza. La colonna con la frase originale ti aiuta a controllare l’estrazione.

3. Preparare una presentazione

Proponi una scaletta di cinque slide per spiegare [argomento] a [pubblico]. Per ogni slide indica titolo, messaggio principale ed esempio. Usa soltanto queste informazioni: [materiale]. Segnala ciò che richiede una fonte aggiuntiva.

Valuta prima la logica del discorso. La grafica viene dopo. Per approfondire il rapporto tra istruzioni e risultati, puoi esplorare il mio percorso di formazione sull’AI generativa e sul prompt engineering.

Gianluigi Bonanomi: formatore AI e docente del corso Copilot

Mi occupo di formazione e consulenza sulla comunicazione digitale e sull’intelligenza artificiale generativa. Il mio percorso comprende il giornalismo informatico, la scrittura di libri e la docenza in digital marketing all’Accademia SantaGiulia di Brescia. Puoi consultare il mio profilo docente su Fastweb Digital Academy, con la biografia e gli altri corsi.

Come formatore AI, propongo di lavorare su quattro passaggi: scegliere un’attività, formulare la richiesta, controllare l’output e decidere come usarlo. Preferisco una prova semplice con criteri chiari a una dimostrazione spettacolare che nessuno sa ripetere il giorno dopo.

Formazione Copilot per aziende: dal video al laboratorio

Se stai cercando un formatore Copilot per la tua azienda, il corso gratuito ti permette di conoscere il mio modo di spiegare. Per un percorso dedicato, propongo di partire dalle applicazioni disponibili, dalle regole interne e dalle attività dei partecipanti.

Un laboratorio può concentrarsi su comunicazioni, documenti, presentazioni o analisi, definendo in anticipo il risultato da ottenere. Anche il percorso ufficiale Microsoft Learn sulla redazione, analisi e presentazione con Microsoft 365 Copilot organizza l’apprendimento intorno ad attività professionali concrete.

Per progettare la formazione insieme, indicami numero di partecipanti, ruoli, livello iniziale e versione di Copilot disponibile. Trovi un riferimento nel mio programma di formazione aziendale sull’intelligenza artificiale; per una richiesta specifica puoi usare il modulo qui sotto.

Domande frequenti sul corso

Il corso Microsoft Copilot è gratuito?

Sì, Fastweb Digital Academy lo presenta come gratuito e on demand. Gli eventuali abbonamenti software restano distinti dall’accesso alle lezioni.

È adatto a chi parte da zero?

È un’introduzione: lo consiglio a chi vuole conoscere Copilot e iniziare a sperimentare. Per esercitarti, parti da un compito breve con un risultato facile da controllare.

Rilascia una certificazione Microsoft?

La scheda descrive un Open Badge dopo il test e indica un attestato di partecipazione. Non presenta il corso come una certificazione professionale Microsoft.

Posso richiedere un corso Copilot per il mio team?

Sì, puoi contattarmi per valutare un percorso dedicato a obiettivi, competenze e strumenti della tua organizzazione.

Inizia dal mio corso Microsoft Copilot gratuito su Fastweb Digital Academy.

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Il prompt engineering è la progettazione delle istruzioni con cui chiediamo all’intelligenza artificiale di svolgere un compito. Per ottenere risposte utili servono un obiettivo comprensibile, informazioni pertinenti, un formato di uscita e criteri di verifica. Una richiesta elegante ma priva di contesto rimane un incarico spiegato male.

Parto dal video Full AI Prompting Course with Andrew Ng, pubblicato da DeepLearning.AI, per ragionare su come migliorare il nostro modo di lavorare con i chatbot. Qui trovi il video completo, una breve guida alla visione e alcuni esercizi originali che propongo per trasferire questi principi nel lavoro quotidiano.

Guarda il corso di Andrew Ng sul prompt engineering

Puoi anche guardare il corso direttamente su YouTube. Il video è in inglese e dura circa due ore e mezza.

Le idee del video da cui partire

Ng distingue un uso occasionale dell’AI da un uso più consapevole. Sottolinea il valore del contesto, delle domande neutrali e della revisione progressiva. Distingue inoltre la conoscenza appresa dal modello dalla ricerca sul web e dagli approfondimenti di tipo deep research.

Per orientarti nella visione, ecco alcuni passaggi:

  • 0:00: le differenze tra principiante e utilizzatore esperto.
  • 15:52: quando serve cercare informazioni sul web.
  • 21:40: perché bisogna valutare le fonti recuperate.
  • 1:14:11: il problema dell’AI che tende a darci ragione.
  • 1:19:55: scrittura, contenuti generici e costruzione progressiva della scaletta.

La mia lettura è questa: vale la pena imparare a progettare l’intero incarico, dall’input alla verifica. Nei paragrafi seguenti sviluppo questa idea con esempi miei, senza attribuirli ad Andrew Ng.

1. Dai all’AI un incarico che si possa capire

Immagina di affidare a un collega la preparazione di un corso scrivendogli soltanto: «Fammi una bella presentazione». Ti chiederebbe per chi, su quale argomento, con quale durata e con quale risultato atteso. Prima di lamentarti delle slide, dovresti riscrivere il messaggio.

Nel mio metodo G.O.L. per creare prompt efficaci propongo una traccia: guidare il sistema, chiarire l’obiettivo, definire limiti e formato. È un promemoria pratico per esplicitare le informazioni che altrimenti lasciamo nella nostra testa.

Questa impostazione è coerente con la guida ufficiale di Google alla progettazione dei prompt: istruzioni specifiche, contesto, esempi e formato desiderato aiutano a orientare la risposta. Google ricorda anche che il processo è iterativo: le indicazioni sono punti di partenza da verificare sul proprio caso.

Ecco un esercizio da provare:

Aiutami a progettare un laboratorio di 90 minuti sull’AI per dodici impiegati amministrativi principianti. L’obiettivo è imparare a trasformare appunti disordinati in un verbale verificabile. Useremo soltanto dati fittizi. Proponi una scaletta con tempi, consegne, materiali e criteri per valutare il risultato. Segnala eventuali informazioni mancanti prima di fare ipotesi.

Per valutare la risposta, controlla se i tempi tornano, se gli esercizi sono davvero adatti a principianti e se il risultato finale è osservabile. «Capire l’AI» è troppo vago; produrre un verbale confrontabile con gli appunti è un obiettivo verificabile.

2. Stabilisci quali fonti possono sostenere la risposta

Quando progetto una richiesta di ricerca, preferisco indicare che cosa dovrebbe contare come prova. Un listino del produttore, una pagina istituzionale e un commento anonimo possono servire a scopi diversi. Metterli tutti nella stessa tabella senza distinguerli rende difficile capire che cosa fidarsi a usare.

Ti propongo questo prompt per confrontare strumenti software:

Confronta questi tre strumenti per l’attività descritta: [attività]. Cerca nelle pagine ufficiali prezzi, funzioni incluse e limiti. Per ogni informazione indica URL e data della verifica. Se un dato manca, scrivi “non verificato”. Separa i fatti documentati dalla tua valutazione. Non dedurre che una funzione esista soltanto perché sarebbe utile.

Il controllo che farei io è semplice: aprire i collegamenti decisivi e verificare che parlino proprio della versione, del piano e della funzione citati. Una bibliografia lunga non sostituisce questa lettura.

3. Chiedi una valutazione senza suggerire il voto

La tendenza a compiacere l’interlocutore viene chiamata sycophancy. La ricerca di Anthropic Towards Understanding Sycophancy in Language Models ha documentato comportamenti di questo tipo nei sistemi studiati, mostrando anche come le preferenze umane possano favorire risposte allineate alle opinioni dell’utente.

Per questo eviterei di aprire una richiesta di valutazione con «Ho avuto un’idea geniale». Preferisco consegnare una proposta e una griglia:

Valuta la proposta allegata rispetto a quattro criteri: chiarezza del destinatario, problema affrontato, fattibilità e differenziazione. Per ciascuno indica gli elementi a favore, quelli contrari e le informazioni mancanti. Non assegnare punteggi quando non hai prove sufficienti. Chiudi con tre domande da porre a potenziali clienti per verificare le ipotesi principali.

Attenzione anche all’eccesso opposto: chiedere sempre di distruggere un’idea rischia di trasformare l’esercizio in una gara a trovare difetti. Io cercherei obiezioni sostenute da elementi concreti, insieme alle condizioni in cui la proposta potrebbe funzionare.

4. Progetta il testo prima di correggere le virgole

Quando lavoro a un articolo, mi interessa decidere che cosa deve portarsi a casa il lettore. Una prosa scorrevole non compensa una tesi poco chiara. Ti suggerisco quindi un esercizio in tre consegne distinte:

  1. Progetto: «Dai miei appunti ricava la domanda del lettore, la tesi e due possibili scalette. Segnala le affermazioni ancora senza fonte».
  2. Verifica: «Nella scaletta scelta individua ripetizioni, salti logici ed esempi mancanti. Proponi correzioni motivate».
  3. Stesura: «Sviluppa la scaletta approvata. Usa soltanto i fatti verificati e gli esempi forniti. Mantieni separati fatti, opinioni e ipotesi».

Aggiungerei una revisione finale molto concreta: evidenziare ogni frase che potrebbe comparire identica in un articolo su un argomento completamente diverso. Se una frase va bene per qualunque cosa, probabilmente spiega poco di quella che stiamo raccontando.

5. Misura il risultato su un compito reale

Il mio esercizio preferito, per chi vuole migliorare il prompt engineering, è ripetere lo stesso compito con istruzioni diverse. Scegli un’attività piccola: una mail di follow-up, un verbale, la scaletta di una riunione. Prepara poi una versione essenziale del prompt e una con contesto, vincoli ed esempio di risultato desiderato.

Confronta gli output usando una griglia definita prima:

Criterio Domanda di controllo
Fedeltà Sono stati aggiunti fatti o impegni che non avevo fornito?
Pertinenza Il testo risponde al bisogno del destinatario?
Vincoli Rispetta lunghezza, tono e formato richiesti?
Utilizzabilità Quali correzioni devo ancora fare prima di usarlo?

Annota anche il tempo speso a preparare gli input e a correggere l’output. Ti propongo di considerare utile il cambiamento quando migliora il lavoro complessivo. Ottenere una risposta in dieci secondi, per poi riscriverla per venti minuti, merita almeno una riflessione.

Il mio corso di prompt engineering con Fastweb Digital Academy

Per un approfondimento in italiano trovi la scheda del mio corso PROMPT ENGINEERING: come ottenere risposte precise e utili dall’AI, realizzato con Fastweb Digital Academy.

Il programma comprende il metodo G.O.L. e la variante G.O.L.D., il reverse prompt engineering, il metodo SO.C.RA.T.E. ed esercizi pratici. La pagina indicata riguarda l’edizione del 30 gennaio 2026 e riporta iscrizioni chiuse: la segnalo come riferimento al programma, non come iscrizione a un nuovo appuntamento.

Se vuoi portare questi esercizi nella tua organizzazione, scrivimi attraverso il modulo qui sotto. Possiamo costruire un laboratorio sui documenti e sulle attività che le persone devono gestire davvero.

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Gemini e il metodo Kahneman: l’analogia tra pensiero veloce e pensiero lento aiuta a capire quando chiedere all’AI una risposta immediata e quando affidarle un’analisi più articolata. Per un titolo possono bastare pochi secondi. Per valutare un progetto servono contesto, vincoli, alternative e verifiche.

Nel mio video parto da questa distinzione per parlare di modelli di ragionamento e di un esercizio concreto: il fast forward, cioè proiettarsi nel futuro per individuare i punti deboli di un progetto prima di avviarlo. Qui sviluppo il tema con esempi e prompt da provare.

Guarda il video: Gemini e il metodo Kahneman

Preferisci YouTube? Apri il video sul mio canale.

Che cosa sono il Sistema 1 e il Sistema 2 di Kahneman?

Daniel Kahneman, autore di Pensieri lenti e veloci, descrive due modalità del pensiero. Il Sistema 1 è rapido, intuitivo e automatico. Il Sistema 2 richiede attenzione e uno sforzo deliberato. La distinzione è spiegata anche nell’estratto del libro pubblicato da Macmillan.

Un esempio quotidiano: riconoscere il volto di un collega richiede pochissimo sforzo; confrontare tre proposte con costi e condizioni differenti richiede concentrazione. Questi “sistemi” sono un modo per descrivere processi cognitivi, non due persone nascoste nel cervello.

La metafora è utile anche quando lavoriamo con un chatbot. Alcune richieste richiedono soprattutto velocità; altre richiedono più passaggi e controlli. Nel titolo uso quindi “metodo Kahneman” come chiave divulgativa: non è il nome di una funzione ufficiale di Gemini.

Che cosa significa ragionamento nei modelli Gemini?

Google descrive il thinking come un’elaborazione interna che precede la risposta e sostiene compiti complessi, come la pianificazione in più passaggi e l’analisi dei dati. Il riferimento tecnico è la documentazione ufficiale sul thinking di Gemini.

Già nella presentazione di Gemini 2.5 del marzo 2025, Google collegava queste capacità ai miglioramenti del modello e del post-training. È quindi un’evoluzione del sistema, non un effetto magico ottenuto scrivendo “ragiona meglio” nel prompt.

Esiste inoltre un filone di ricerca sui passaggi intermedi: lo studio di Jason Wei e colleghi, Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, ha mostrato miglioramenti su diversi compiti di ragionamento usando esempi di soluzione articolati. Questo risultato non dimostra che una macchina pensi come una persona.

L’analogia con Kahneman resta una metafora. Non basta una risposta lunga per dimostrare che il ragionamento sia corretto. Per valutare il risultato preferisco controllare ipotesi, calcoli, fonti e rispetto dei vincoli. Una spiegazione convincente può comunque contenere un errore.

Quando usare una risposta rapida e quando un’analisi approfondita

Ti propongo questa griglia come criterio di lavoro, da adattare al modello e alle opzioni disponibili nel tuo account.

Attività Approccio da provare Che cosa controllare
Generare cinque titoli Risposta rapida Pertinenza, tono e promesse eccessive
Riformulare una breve email Risposta rapida Che il significato originale sia conservato
Progettare un piano editoriale Analisi con obiettivi e vincoli Coerenza con pubblico, risorse e risultati attesi
Confrontare più proposte Analisi con criteri espliciti Dati mancanti, comparabilità e assunzioni
Individuare rischi di progetto Simulazione di scenari e revisione critica Evidenze a sostegno e azioni di prevenzione

Per esempio, “dammi dieci idee per LinkedIn” lascia ampio spazio alla genericità. Una richiesta più utile potrebbe essere questa:

Progetta un piano editoriale LinkedIn di quattro settimane per [azienda]. Pubblico: [target]. Obiettivo: [risultato]. Abbiamo [risorse] e possiamo pubblicare [frequenza]. Prima segnala le informazioni mancanti. Poi proponi temi, formati e criteri di valutazione. Motiva sinteticamente le scelte e indica le ipotesi da verificare.

Questo è un esempio aggiuntivo da sperimentare. La qualità si valuta confrontando il piano con le possibilità reali dell’azienda. Sul tema ho scritto anche di come l’AI può aiutare o distorcere le decisioni aziendali.

Il fast forward: immagina che il progetto sia già fallito

Il fast forward richiamato nel video si presta a un esercizio di premortem. Gary Klein ne descrive il metodo su Harvard Business Review: ipotizzare un fallimento e cercarne le cause plausibili.

Ecco una mia proposta pratica da usare con Gemini. Serve a generare ipotesi per una discussione, non a prevedere il futuro.

Ti allego la descrizione del progetto [nome], con obiettivi, tempi, risorse e vincoli. Immagina che siano passati sei mesi e che l’obiettivo principale non sia stato raggiunto. Formula cinque possibili spiegazioni, distinguendo i fatti presenti nei materiali dalle tue ipotesi. Per ogni spiegazione indica: segnale precoce osservabile, controllo da fare adesso e azione preventiva. Non inventare dati o probabilità. Chiudi con tre domande da porre al gruppo di lavoro.

Immaginiamo, per esempio, il lancio di una newsletter aziendale. Nell’esercizio potrebbero emergere un pubblico troppo generico, nessuno incaricato di raccogliere i contenuti o una frequenza insostenibile. Sono possibilità da verificare, non diagnosi dell’AI.

Il passaggio utile arriva dopo: assegnare un responsabile, controllare quante ore servono e provare a produrre un numero pilota. Una lista di rischi senza decisioni successive resta una lista. Magari elegantissima, ma sempre una lista.

Come verificare se l’AI ti ha aiutato davvero

Ti suggerisco un piccolo confronto sullo stesso progetto. Chiedi prima una valutazione generale, poi ripeti la richiesta con documenti, vincoli e il prompt di premortem. Valuta entrambe le risposte su quattro aspetti:

  • Specificità: parlano del tuo progetto o potrebbero valere per qualsiasi azienda?
  • Tracciabilità: distinguono i dati forniti dalle ipotesi?
  • Utilità: propongono controlli e azioni concretamente eseguibili?
  • Solidità: rispettano vincoli, numeri e informazioni disponibili?

Questo confronto valuta l’intero modo di lavorare con l’AI. Se cambi insieme prompt e modalità del modello, non puoi attribuire il miglioramento soltanto al thinking.

La mia proposta è usare l’AI come interlocutore da mettere alla prova: chiedere alternative, far emergere dubbi e verificare ciò che conta. Il tempo risparmiato nella scrittura può diventare tempo dedicato a una decisione migliore.

Domande frequenti su Gemini e il metodo Kahneman

Esiste un pulsante “metodo Kahneman” in Gemini?

Qui l’espressione indica un’analogia divulgativa. Per usare il modello segui le opzioni effettivamente disponibili nell’interfaccia del tuo account: nomi e disponibilità possono cambiare.

Devo chiedere al chatbot tutti i suoi pensieri?

Per lavorare meglio è più utile chiedere una spiegazione sintetica e verificabile: criteri, assunzioni, passaggi di calcolo e fonti. Google distingue inoltre i riepiloghi del ragionamento dalla sua rappresentazione interna.

Il premortem mi dice se un progetto fallirà?

No. Nell’esercizio il fallimento è un’ipotesi deliberata per cercare vulnerabilità. Le possibilità emerse vanno confrontate con dati, persone coinvolte e vincoli reali.

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Come si allena un modello AI? Si parte da dati ed esempi, si misura l’errore e si aggiornano i parametri per migliorare il risultato. Nei modelli linguistici generativi, al pretraining possono seguire allenamenti mirati e feedback. Una metafora calcistica aiuta a distinguere queste fasi dalle istruzioni che scriviamo in un prompt.

Per capire come si allena un’intelligenza artificiale, proviamo a entrare in un campo da calcio. Ci sono esercizi, errori da correggere, un allenatore e una partita che dirà se tutto quel lavoro è servito.

La lavagna tattica, però, non basta. Posso disegnare il più bel 4-3-3 della storia: se i giocatori non sanno controllare il pallone, resterà un magnifico progetto d’arredamento dello spogliatoio.

Con l’AI possiamo distinguere in modo simile la preparazione delle capacità di base, gli allenamenti mirati e le istruzioni per affrontare un compito. Qui parlerò soprattutto dei modelli linguistici generativi, quelli che producono testo. La metafora serve a orientarsi: un modello non ha muscoli, intenzioni o voglia di vincere il derby.

1. I dati: il materiale della scuola calcio

Immaginate di preparare una squadra facendole vedere soltanto rigori. Quando arriveranno un calcio d’angolo o un contropiede, avrete qualche problema.

Questa immagine aiuta a capire perché conta ciò su cui un modello viene allenato. I dati sono gli esempi da cui ricava regolarità. Per un modello linguistico possono essere testi di natura diversa: il lavoro iniziale su un ampio insieme di testi si chiama pretraining. È una delle basi del percorso descritto nella ricerca Language Models are Few-Shot Learners.

Nella nostra scuola calcio, quindi, i dati sono il repertorio degli esercizi e delle situazioni di gioco. Se quel repertorio è limitato, dobbiamo stare attenti a ciò che pretendiamo dalla squadra.

Pretraining: avatar di Gianluigi Bonanomi insegna i fondamentali a robot calciatori
Pretraining: la scuola calcio.

2. Il pretraining: imparare i fondamentali

Prima degli schemi del mister vengono stop, passaggi e controllo del pallone. Nel caso dei modelli linguistici autoregressivi, un esercizio fondamentale consiste nel prevedere il token successivo, cioè la prossima unità di testo, che può essere una parola o un suo frammento.

Immaginiamo la frase: «L’attaccante tira e segna un…». “Gol” è una continuazione plausibile. Il modello assegna probabilità alle possibili continuazioni: durante l’allenamento queste previsioni vengono confrontate con il testo effettivo.

Ripetere questo esercizio su molti esempi permette di sviluppare capacità linguistiche utilizzabili in compiti diversi. Il lavoro su GPT-3 mostra proprio il rapporto fra pretraining e capacità di affrontare compiti presentati attraverso il testo. Prevedere il seguito di una frase, però, non equivale a verificarne la verità.

La loss misura l’errore e l’ottimizzatore aggiorna i parametri: allenamento con Bonanomi
L’errore guida l’allenamento.

3. Come si allena un modello AI: tiro, errore, correzione

Un giocatore calcia fuori. L’allenatore osserva il gesto, suggerisce una correzione e gli fa riprovare. Nell’AI la correzione è matematica.

Il modello produce una previsione. Una funzione, chiamata loss, misura quanto quella previsione sia lontana dall’obiettivo dell’esercizio. Un algoritmo di ottimizzazione aggiorna i parametri, i valori numerici che regolano il comportamento del modello, cercando di ridurre la loss. Il ciclo si ripete su molti esempi. La guida di Google sulla discesa del gradiente illustra questo meccanismo di correzione progressiva.

La loss somiglia al criterio con cui il mister valuta l’esercizio; l’ottimizzatore al meccanismo con cui vengono applicati gli aggiustamenti. Sono ruoli diversi. Ecco il cuore dell’addestramento: cambiano i parametri del modello.

Fine-tuning e feedback spiegati da Bonanomi con una lavagna tattica
Fine-tuning e feedback.

4. Il fine-tuning: imparare il gioco del mister

Ora la squadra sa giocare. Vogliamo però che impari un certo stile: costruzione dal basso, passaggi rapidi, attenzione alle consegne.

Il fine-tuning supervisionato può essere visto come un allenamento mirato su esempi del comportamento desiderato. Per un assistente, questi esempi possono mostrare come rispondere a una richiesta, organizzare una spiegazione o rispettare un formato.

La ricerca su InstructGPT descrive un percorso che parte da dimostrazioni scritte da persone per migliorare la capacità di seguire le istruzioni. Nella metafora: il mister mostra come vorrebbe fosse eseguita l’azione.

5. Il feedback: scegliere le azioni migliori

Due giocatori arrivano davanti alla porta. Uno tenta un tiro impossibile, l’altro passa al compagno libero. Il mister valuta quale scelta preferisce.

Anche nell’addestramento di un assistente si possono confrontare risposte alternative. Nel percorso di RLHF, apprendimento per rinforzo dal feedback umano, descritto nello studio su InstructGPT, le preferenze raccolte servono ad allenare un modello di ricompensa, poi usato per guidare ulteriori aggiornamenti dell’assistente.

Non esiste un’unica ricetta. La Direct Preference Optimization, o DPO, utilizza le preferenze con un metodo diverso, evitando di addestrare separatamente quel modello di ricompensa. È descritta nella ricerca di Rafailov e colleghi.

La domanda da allenatore diventa interessante: che cosa stiamo premiando? Se applaudissimo soltanto le giocate spettacolari, potremmo ritrovarci una squadra bravissima a fare colpi di tacco e pochissimo interessata al risultato.

Bonanomi osserva una partita nuova: test del modello e differenza tra prompt e addestramento
Il test è una partita nuova.

6. La verifica: giocare una partita nuova

Segnare sempre nello stesso esercizio, contro lo stesso portiere, non basta. Serve una prova in condizioni che non siano già state memorizzate.

Per valutare un modello si separano i dati di training, usati per allenarlo, quelli di validazione, utili a orientare le scelte di sviluppo, e quelli di test, riservati alla valutazione finale. Google sottolinea che i test devono usare esempi nuovi, senza duplicati del training, e rappresentativi degli impieghi reali. Fonte: Dividing the original dataset.

Nella metafora calcistica sono allenamenti, amichevoli per aggiustare la preparazione e prova finale. L’overfitting è il rischio di diventare troppo bravi sugli esercizi già incontrati e poco efficaci sulle situazioni nuove. Una squadra campione dei coni, insomma.

7. E il prompt? Sono le istruzioni dalla panchina

«Allarga il gioco sulla destra». È una consegna per l’azione in corso. Non equivale a rifare tutta la preparazione atletica.

Un prompt funziona, nella nostra metafora, come quella consegna. Può includere obiettivi, vincoli ed esempi. Il modello li usa nel contesto della richiesta: questo, di per sé, non aggiorna i suoi parametri. Il lavoro su GPT-3 distingue esplicitamente l’uso di esempi nel testo dall’aggiornamento dei parametri.

Perciò, quando diciamo «sto allenando l’AI» perché le stiamo scrivendo istruzioni, spesso stiamo usando un’espressione imprecisa. Possiamo guidarla nella conversazione senza aver avviato un vero processo di addestramento.

Per approfondire un’altra distinzione importante, ho preparato anche una guida alla memoria di ChatGPT: personalizzazione delle risposte e addestramento del modello vanno tenuti separati.

La metafora in una tabella

Nel calcio Nel modello AI
Repertorio di esercizi Dati di addestramento
Scuola calcio e fondamentali Pretraining
Criterio per valutare l’errore Funzione di loss
Aggiustamenti durante la preparazione Aggiornamento dei parametri
Allenamenti mirati Fine-tuning
Valutazione delle scelte di gioco Feedback e preferenze
Partita di verifica Test su esempi nuovi
Consegna dalla panchina Prompt

Un esercizio da portare in aula

Propongo di prendere un compito concreto, per esempio rispondere a un reclamo, e scrivere prima una richiesta generica. Poi aggiungiamo destinatario, obiettivo, limiti e un esempio di risposta ben costruita. Infine confrontiamo i risultati.

Abbiamo cambiato l’allenamento del modello? No: abbiamo migliorato le consegne. È un piccolo esperimento per distinguere ciò che il modello ha imparato durante la preparazione da ciò che gli chiediamo di fare adesso.

La prossima volta che un’AI sbaglia un passaggio, proviamo quindi a farci tre domande: le capacità sono adeguate al compito? Le istruzioni erano chiare? Abbiamo verificato il risultato? Dalla panchina si vede meglio la partita quando si sa che cosa osservare.

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L’AI per solopreneur può aiutare chi gestisce un’attività da solo a preparare offerte, organizzare informazioni, creare contenuti e rispondere ai clienti. Il vantaggio concreto è recuperare tempo sui compiti ripetitivi e dedicare più attenzione al lavoro per cui qualcuno è disposto a pagarti. Servono però istruzioni, materiali affidabili e un controllo finale: un chatbot non diventa socio solo perché gli hai scritto “agisci come un CEO”.

Quando sei un solopreneur, la riunione tra direzione, commerciale e marketing può svolgersi mentre ti lavi i denti. Il problema è che, finita la riunione, devi anche fare tutto il lavoro.

È qui che l’intelligenza artificiale diventa interessante. Io partirei da una domanda molto meno spettacolare di “come creo un’azienda da un miliardo con un solo dipendente?”: quale attività mi ruba tempo ogni settimana, pur essendo abbastanza ripetibile da poterla delegare in parte?

Che cosa significa solopreneur e perché l’AI può essere utile

In questa guida uso “solopreneur” per indicare una persona che guida e gestisce prevalentemente da sola la propria attività: per esempio un consulente, un formatore, un creativo o il titolare di un piccolo servizio digitale. Può collaborare con professionisti esterni. Il punto è che decisioni, organizzazione e responsabilità restano concentrate su di lei.

Il termine si sovrappone a “freelance”, ma qui l’attenzione è sulla gestione dell’intera attività: trovare clienti, costruire un’offerta, consegnare il lavoro, farsi pagare e sviluppare nuove opportunità. L’AI generativa può supportare alcuni passaggi di questo ciclo. Non elimina la necessità di avere una competenza e un mercato.

Il rapporto dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico, Generative AI and the SME Workforce, pubblicato nel 2025 su un’indagine del 2024 in oltre 5.000 PMI di sette Paesi, rileva l’uso dell’AI generativa nel 31% delle imprese intervistate. Sono dati sulle PMI di quei Paesi, non una stima dei solopreneur italiani. Il segnale utile è che queste tecnologie sono già entrate anche nelle organizzazioni piccole.

Che cosa dimostrano gli studi sulla produttività, e che cosa no

Prima dei prompt, una precauzione contro le percentuali miracolose. Nello studio di Shakked Noy e Whitney Zhang, pubblicato su Science nel 2023, l’accesso a ChatGPT ha ridotto in media del 40% il tempo necessario per alcuni compiti di scrittura professionale e migliorato del 18% la qualità valutata. Non significa che l’intera tua settimana lavorativa diventerà più corta del 40%.

Il resoconto del Massachusetts Institute of Technology chiarisce un limite importante: quei compiti non richiedevano la precisione fattuale e il contesto specifico di clienti e aziende che caratterizzano molte attività reali. Scrivere una bozza è diverso da assumersi la responsabilità di una consegna.

Nel working paper Generative AI at Work, di Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, la versione del 2023 riporta un aumento medio di circa il 14% dei problemi risolti per ora nell’assistenza clienti. Anche qui: un contesto organizzato e uno strumento di supporto, non un esperimento su persone che gestiscono un’intera impresa da sole.

Infine, la ricerca illustrata dall’Harvard Business School AI Institute sulla “frontiera tecnologica frastagliata” mostra quanto sia irregolare l’utilità dell’AI tra compiti differenti. Il criterio operativo che ne ricavo è semplice: prova il sistema sul tuo lavoro, misura il risultato e decidi dopo che cosa affidargli.

AI per solopreneur: 10 usi pratici, dal primo contatto alla consegna

Gli esempi seguenti sono scenari didattici, non casi di clienti né risultati garantiti. Puoi adattare i prompt al chatbot che utilizzi, fornendo solo materiali che puoi effettivamente condividere.

1. Mettere a fuoco l’offerta

“Aiuto le aziende a crescere” è una frase che potrebbe appartenere a un consulente, a una banca o a un vivaio. L’AI può aiutarti a rendere espliciti destinatario, problema, risultato e confini del servizio.

Agisci come un consulente di posizionamento. Ti fornisco la descrizione dei miei servizi e tre esempi di lavori svolti. Proponi tre formulazioni della mia offerta: per quale cliente, quale problema, quale risultato e quali esclusioni. Usa solo le informazioni presenti. Segnala ciò che manca e non inventare risultati o testimonianze.

Controllo umano: verifica che la promessa sia sostenibile e comprensibile a un cliente reale. Il chatbot può formulare ipotesi; per validarle devi parlare con il mercato.

2. Preparare una conversazione commerciale

Prima di incontrare un potenziale cliente, puoi organizzare ciò che sai della sua attività. Fornisci pagine pubbliche verificate e appunti, chiedendo di separare fatti, ipotesi e domande.

Analizza questi materiali dell’azienda. Crea una scheda con: attività dichiarate, possibili bisogni collegati alla mia offerta e cinque domande da fare durante l’incontro. Associa ogni fatto alla fonte. Non attribuire budget, problemi interni o intenzioni non documentati.

Controllo umano: rileggi le fonti. Presentare un’ipotesi come se fosse un’informazione riservata non è personalizzazione: è un ottimo modo per cominciare male.

3. Trasformare appunti in un preventivo chiaro

Parti da un tuo modello approvato e dagli appunti della conversazione. Il risultato utile è una bozza che renda visibili richieste, consegne, esclusioni e informazioni mancanti.

Usa il mio modello per trasformare questi appunti in una proposta. Inserisci obiettivo, attività, materiali richiesti al cliente, consegne, revisioni incluse e punti da chiarire. Mantieni prezzi e condizioni esattamente come li fornisco. Se mancano, scrivi “da definire”.

Controllo umano: decidi tu prezzi, impegni e scadenze. Il preventivo deve descrivere il lavoro che puoi consegnare, non quello che il modello considera plausibile.

4. Riutilizzare un contenuto senza perdere la propria voce

Una domanda ricevuta durante un corso, un articolo o una nota possono diventare una newsletter e un post. Il materiale originale deve contenere il tuo punto di vista: altrimenti moltiplichi la genericità.

Da questo mio testo ricava un post LinkedIn e una breve newsletter. Mantieni tesi, esempi e tono dei tre campioni allegati. Non aggiungere dati o episodi personali. Cambia apertura e struttura in funzione del canale. Elenca separatamente le informazioni che richiedono verifica.

Controllo umano: elimina le frasi che non diresti a voce. Per esercizi e strumenti puoi partire anche dalle mie risorse del corso ChatGPT.

5. Costruire una base di risposte per i clienti

Se rispondi spesso alle stesse domande, raccogli le risposte corrette in un documento. L’AI può proporre bozze coerenti con quel materiale, invece di improvvisare ogni volta.

Rispondi alla domanda del cliente usando esclusivamente queste FAQ e queste condizioni di servizio. Se la risposta non è presente, prepara una richiesta di chiarimento per me. Non promettere sconti, disponibilità o prestazioni aggiuntive.

Controllo umano: all’inizio approva tutte le risposte. Un assistente collegato alla posta dovrebbe avere istruzioni precise su quando fermarsi e chiedere aiuto.

6. Organizzare il secondo cervello professionale

Procedure, proposte precedenti, appunti e materiali formativi possono diventare una base di conoscenza consultabile. Prima, però, vanno ordinati: titolo, data, cliente o progetto, versione e stato del documento.

Nei documenti forniti cerca come ho gestito questa tipologia di progetto. Restituisci una sintesi con riferimenti ai documenti, differenze tra le versioni e informazioni mancanti. Non combinare condizioni di clienti diversi come se fossero una regola unica.

Controllo umano: apri i documenti citati e verifica che siano aggiornati. Una vecchia offerta trovata in pochi secondi resta una vecchia offerta.

7. Scrivere procedure per il lavoro ricorrente

Il primo collaboratore a beneficiare di una procedura potresti essere tu, fra tre mesi. Descrivi come avvii un progetto o prepari una consegna e chiedi di trasformarlo in una checklist.

Trasforma questa descrizione in una procedura operativa. Per ogni passaggio indica input, azione, risultato atteso e controllo. Evidenzia ambiguità e dipendenze. Non aggiungere strumenti o passaggi non necessari.

Controllo umano: esegui davvero la procedura una volta. Se funziona soltanto sulla carta, hai automatizzato la documentazione del problema.

8. Fare ordine nei numeri dell’attività

Puoi chiedere aiuto per leggere un prospetto di ore, commesse e costi, usando dati minimizzati. L’obiettivo iniziale è individuare anomalie e formulare domande migliori.

Analizza questa tabella di commesse. Mostra quali richiedono più ore rispetto al preventivo e quali dati mancano. Esplicita formule e ipotesi. Separa ricavi, incassi e margini: non trattarli come equivalenti. Non stimare valori assenti.

Controllo umano: rifai i calcoli con formule verificabili. Per decisioni fiscali e contabili resta necessario il confronto con il professionista competente.

9. Simulare obiezioni e conversazioni difficili

L’AI può fare da interlocutore di prova prima di una trattativa. Serve a esercitare le risposte, non a prevedere che cosa penserà una persona.

Simula un cliente che considera il mio preventivo troppo alto. Fai un’obiezione alla volta e attendi la mia risposta. Alla fine valuta chiarezza, ascolto e capacità di spiegare il valore. Non premiarmi automaticamente: segnala le risposte vaghe.

Controllo umano: usa l’esercizio per prepararti ad ascoltare. Memorizzare un copione perfetto può peggiorare una conversazione vera.

10. Progettare un’automazione piccola e verificabile

Un buon primo flusso può essere: arriva una richiesta, viene classificata, si prepara una scheda e si crea una bozza di risposta. L’invio resta sotto controllo finché il processo non è affidabile. Questo richiede un’integrazione configurata: scrivere il prompt in una chat non collega automaticamente posta e gestionale.

Progetta un flusso per gestire le richieste in ingresso. Definisci evento iniziale, dati necessari, criteri di classificazione, bozza da produrre e condizioni di arresto. Prevedi approvazione prima dell’invio, registro degli errori e gestione dei duplicati.

Controllo umano: prova il flusso anche con richieste incomplete e contraddittorie. L’automazione va valutata quando qualcosa va storto.

Come scegliere gli strumenti senza collezionare abbonamenti

Per iniziare sceglierei un solo assistente generalista, uno spazio ordinato per i documenti e gli strumenti che già usi per lavorare. Aggiungerei un servizio di automazione solo dopo avere ripetuto manualmente il processo e capito le eccezioni.

Per orientarti, confronta gli strumenti su un medesimo compito reale:

  • Qualità: quanto devi correggere prima di utilizzare il risultato?
  • Fonti: puoi risalire ai documenti e alle informazioni utilizzate?
  • Dati: quali condizioni di trattamento e conservazione si applicano al servizio e al piano scelto?
  • Integrazioni: comunica davvero con gli strumenti necessari al tuo lavoro?
  • Uscita: puoi esportare materiali e procedure se cambi fornitore?

Le condizioni e le funzioni dei prodotti cambiano: controllale prima di affidare loro un processo. Per un solopreneur, uno strumento in più deve risolvere un problema abbastanza importante da giustificare anche il tempo per impararlo.

Quanto tempo fa risparmiare davvero l’AI a un solopreneur?

La misura più utile è il tempo netto risparmiato: tempo necessario prima, meno tempo di preparazione, generazione, controllo e correzione con l’AI.

Esempio puramente illustrativo: un’offerta richiedeva 60 minuti. Con l’AI impieghi 10 minuti a preparare gli input, 5 a generare e rielaborare la bozza e 20 a controllarla. Il risparmio è di 25 minuti. Su otto offerte sono 200 minuti, circa 3 ore e 20. Se per sistemare gli errori ne servono altri 30 ogni volta, il vantaggio scompare.

Inoltre, tempo liberato e fatturato aggiuntivo sono due cose diverse. Puoi usare quel tempo per cercare clienti, migliorare una consegna o smettere di lavorare prima. Per trasformarlo in ricavo serve comunque domanda per i tuoi servizi.

Le regole di controllo quando in azienda sei solo

Il National Institute of Standards and Technology, con l’AI Risk Management Framework, propone un approccio strutturato alla gestione dei rischi dell’intelligenza artificiale. Per una piccola attività ne ricavo una regola pratica: prima di delegare un compito, definisci che cosa potrebbe andare storto e come te ne accorgeresti.

  • Materiali: condividi soltanto quelli necessari e compatibili con gli accordi e le condizioni applicabili.
  • Verifiche: controlla nomi, numeri, fonti, date e impegni prima di una consegna.
  • Permessi: concedi alle integrazioni solo gli accessi necessari al compito.
  • Eccezioni: stabilisci quando il sistema deve fermarsi e chiederti una decisione.
  • Responsabilità: un contenuto destinato al cliente deve avere un responsabile, anche quando la prima bozza è automatica.

Il fatto di non avere dipendenti non rende superflua una regola scritta. Bastano poche righe: cosa posso delegare, quali dati posso usare, cosa devo verificare e quali azioni devono restare manuali.

Un piano di sette giorni per cominciare

  1. Giorno 1: annota le attività ripetitive e il tempo richiesto.
  2. Giorno 2: scegli un compito frequente, con errori riconoscibili e conseguenze limitate.
  3. Giorno 3: raccogli un modello corretto, gli input e i criteri di qualità.
  4. Giorno 4: prova il prompt su un esempio precedente.
  5. Giorno 5: confronta risultato, tempo totale ed errori con il metodo abituale.
  6. Giorno 6: correggi istruzioni e materiali, poi riprova su un caso diverso.
  7. Giorno 7: decidi se adottare, modificare o abbandonare il processo.

Io partirei da preventivi, FAQ o procedure. Sono attività abbastanza concrete da rendere visibile il miglioramento. “Trasformare tutta l’azienda con l’AI” può aspettare lunedì prossimo.

Domande frequenti sull’intelligenza artificiale per solopreneur

L’AI può gestire da sola la mia attività?

Può supportare o automatizzare singoli processi ben definiti. Strategia, impegni verso i clienti e controllo dei risultati richiedono una responsabilità umana. La guida non presuppone l’esistenza di un’impresa affidabile completamente autonoma.

Devo saper programmare?

Per esercizi di scrittura, analisi di materiali e simulazione puoi partire da un’interfaccia conversazionale. Collegare sistemi e automatizzare azioni richiede invece configurazione, test e talvolta competenze tecniche.

Qual è il primo uso consigliato?

Un’attività che conosci bene, ripeti spesso e puoi verificare rapidamente. Se non sai riconoscere una risposta sbagliata, quel compito è un candidato debole per iniziare.

Posso usare le stesse istruzioni per tutti i clienti?

Puoi riutilizzare una struttura, ma devi aggiornare obiettivi, materiali, vincoli e condizioni. Evita di mescolare documenti e informazioni appartenenti a clienti diversi.

Come capisco se vale la pena pagare un servizio?

Misura il tempo netto risparmiato e la qualità ottenuta su attività ripetute. Considera costo dell’abbonamento, configurazione e manutenzione. Decidi sulla base del tuo lavoro, non della dimostrazione più spettacolare.

Fonti e approfondimenti

I collegamenti sono distribuiti nei paragrafi a cui si riferiscono. Le fonti principali sono: il rapporto OCSE del 2025 sulle PMI; lo studio di Noy e Zhang su Science e il relativo resoconto del MIT; il working paper NBER del 2023 di Brynjolfsson, Li e Raymond; la ricerca sulla frontiera tecnologica frastagliata presentata da Harvard; il quadro di gestione dei rischi del NIST. Gli esempi e i prompt sono proposte operative originali, non risultati misurati da questi studi.

Vuoi applicare questo metodo alla tua attività? Possiamo partire dai tuoi processi reali e costruire un percorso di formazione o consulenza. Scrivimi usando il modulo qui sotto.

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

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

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

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

Che cos’è Officina del Talento 360

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

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

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

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

Con Leonardo Milani, Michela Nestori e Roberto Guidarelli

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

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

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

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

Il programma: 12 ore di laboratorio sull’intelligenza artificiale

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

Prima giornata: capire l’AI e usarla nel lavoro

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

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

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

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

Seconda giornata: assistenti personali e prompt efficaci

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

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

ChatGPT come assistente personale: partire da un compito preciso

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

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

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

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

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

Il secondo cervello digitale: dare ordine a ciò che sappiamo

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

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

Per un manager, propongo tre possibili punti di partenza:

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

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

Prompt efficaci: una competenza di comunicazione e di delega

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

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

Per esempio:

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

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

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

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

1. Scrittura professionale: i benefici osservati in un esperimento

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

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

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

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

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

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

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

5. Prompt engineering: un repertorio di tecniche da sperimentare

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

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

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

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

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

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Google usa l’AI nell’arte per esplorare collezioni, collegare opere, trasformare fotografie, generare suoni e movimenti e costruire nuove esperienze di visita. Il punto di partenza di questa esplorazione è Google Arts & Culture, dove convivono progetti con musei, artisti e ricercatori. Pensare soltanto al chatbot che disegna significa perdersi buona parte della mostra. Ho selezionato undici esempi dalle pagine ufficiali, verificati il 10 settembre 2026: alcuni impiegano l’AI generativa, altri il machine learning per riconoscere relazioni o controllare un’esperienza. Per ciascuno, la domanda che mi interessa è concreta: che cosa permette di fare a una persona?

Avatar di Gianluigi Bonanomi in un museo: come Google usa l’AI nell’arte
Illustrazione originale generata con AI per questo articolo.

Art Transfer: la fotografia diventa un esercizio di stile

Con Art Transfer una fotografia viene rielaborata prendendo ispirazione da artisti come Van Gogh e Kandinsky. La pagina ufficiale rimanda all’app Google Arts & Culture e al pulsante della fotocamera. Il risultato offre un punto di partenza molto immediato per parlare di linguaggio visivo: come cambiano la percezione del soggetto, l’atmosfera e l’equilibrio dei colori? In un laboratorio proporrei di partire tutti dalla stessa foto di una piazza e confrontare le trasformazioni. Chiederei poi di descrivere tre differenze osservabili, evitando il comodissimo «questa è più bella». L’attività può allenare lo sguardo e il vocabolario. Una trasformazione riuscita, però, non dimostra che abbiamo compreso la poetica dell’artista: per quella bisogna tornare alle opere e al loro contesto.

Immagine ufficiale di Art Transfer, per trasformare fotografie ispirandosi agli artisti
Immagine di presentazione di Art Transfer. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Art Aura: Gemini cerca connessioni nella collezione del Met

Fra i progetti più recenti c’è Art Aura, presentato il 14 luglio 2026 e realizzato con il Metropolitan Museum of Art di New York. Si esplora la collezione trascinando opere, parole, frasi o stili in un’area di scoperta: Gemini individua collegamenti tematici fra oggetti di diversi dipartimenti. L’esperienza costruisce anche un ritratto delle preferenze artistiche emerse durante l’esplorazione. Qui l’AI serve soprattutto a proporre percorsi dentro un patrimonio esistente. Immagina di cercare rappresentazioni della solitudine oppure relazioni fra natura e città: sono esempi di piste possibili, da verificare nelle opere suggerite. Da formatore, chiederei ai partecipanti di motivare quali connessioni trovano convincenti. L’algoritmo propone l’accostamento; il visitatore può discuterlo. È lì che una raccomandazione diventa un’occasione di apprendimento.

Art Aura, il progetto di Google Arts & Culture e Metropolitan Museum of Art con Gemini
Immagine di presentazione di Art Aura. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Talking Tours: l’AI racconta ciò che stai guardando

Talking Tours, sviluppato con l’artista Gaël Hugo, collega Street View alla narrazione audio. Secondo la descrizione tecnica di Google, Gemini analizza l’immagine insieme al nome del luogo e alle coordinate geografiche, prepara un testo e lo passa a un modello audio che produce la spiegazione. Il visitatore sceglie un luogo fra quelli disponibili, esplora la vista e attiva il racconto; una funzione propone anche domande collegate alla scena. Mi interessa l’idea di una visita che parte dall’inquadratura scelta dall’utente. Per una biblioteca o un museo sarebbe uno spunto da studiare per progettare percorsi diversi. Userei però le spiegazioni generate come materiale da confrontare con le schede dell’istituzione: la fluidità della voce, da sola, non certifica l’esattezza di una data o di un’attribuzione.

Talking Tours, visite culturali in Street View accompagnate da audio generato con AI
Immagine di presentazione di Talking Tours. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Moving Paintings: Veo anima i dettagli dei dipinti

Nel progetto Moving Paintings con il Fukuda Art Museum, pubblicato nel settembre 2025, alcuni dettagli di una selezione di dipinti prendono movimento grazie a Veo. C’è una scelta editoriale che merita attenzione: il commento è scritto da Ayako Takemoto, vicedirettrice del museo, mentre Gemini lo trasforma in voce tramite sintesi vocale. La tecnologia interviene quindi in passaggi diversi, con un contributo curatoriale identificabile. Per me è un buon caso da discutere con chi comunica la cultura: l’animazione può invitare a osservare un particolare, purché sia riconoscibile come rielaborazione contemporanea. Non va presentata come un movimento realmente dipinto dall’autore o come un restauro. Proporrei di confrontare l’immagine originale e l’animazione, chiedendo quali dettagli diventano più evidenti e quali interpretazioni vengono aggiunte.

Moving Paintings del Fukuda Art Museum, dettagli di dipinti animati con Veo
Immagine di presentazione di Moving paintings × Fukuda Art Museum. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Leonardo: il machine learning collega i disegni dei codici

Con Inside A Genius Mind, Google Arts & Culture esplora i codici di Leonardo da Vinci insieme a Martin Kemp, Nexus Studios e Martial Geoffre-Rouland. Il machine learning mette in relazione i disegni e aiuta a costruire percorsi tematici fra pagine e argomenti diversi. La descrizione del progetto cita, per esempio, gli accostamenti fra studi sull’acqua, piante e riccioli di capelli. Qui il valore emerge dall’organizzazione di un archivio: rendere osservabili relazioni che un lettore potrebbe non incontrare sfogliando i volumi in sequenza. È un esempio utile anche per chi lavora con documenti aziendali e materiali formativi. Il suggerimento di una somiglianza deve però aprire una domanda: quale significato ha? La spiegazione storica richiede il lavoro degli studiosi e un confronto con le fonti.

Inside A Genius Mind, esplorazione dei codici e dei disegni di Leonardo da Vinci
Immagine di presentazione di Inside A Genius Mind. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Blob Opera: quattro creature per capire la musica generativa

Blob Opera, di David Li con Google Arts & Culture, mette a disposizione quattro voci operistiche controllate attraverso creature elastiche. Trascinandole si modificano l’altezza del suono e le vocali, mentre il sistema armonizza le altre voci in tempo reale. Google spiega che il modello è stato addestrato sulle registrazioni di quattro cantanti: ciò che ascoltiamo è la sua sintesi del canto operistico. Bastano pochi gesti per ottenere un risultato musicale, senza saper leggere uno spartito. In aula lo userei per separare tre contributi: i cantanti che hanno fornito il materiale, il modello e la persona che dirige l’esperienza. Il fatto che il cantante abbia l’aspetto di un budino non rende meno interessante la domanda su chi abbia deciso che cosa ascoltiamo.

Le quattro creature vocali di Blob Opera, esperimento musicale di David Li e Google
Immagine di presentazione di Blob Opera. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Instrument Playground: dal prompt alla materia sonora

Instrument Playground, creato da Simon Doury, permette di generare e manipolare suoni ispirati a strumenti musicali di diverse culture. Nella descrizione ufficiale consultata, Google indica Lyria come modello per produrre un breve campione; si possono specificare uno strumento e un aggettivo che orienti il risultato. Poi l’utente lavora sul materiale sonoro attraverso diverse modalità e un sequencer. L’aspetto didattico è il passaggio dalla richiesta all’intervento: ascoltare, scegliere e modificare rimangono attività significative. Proporrei di confrontare tre campioni ispirati allo stesso strumento con intenzioni emotive differenti. Attenzione alla parola «ispirati»: un suono generato non è una registrazione documentaria e non basta per conoscere come quello strumento venga suonato nella sua tradizione. Per questo lo affiancherei all’ascolto di musicisti reali.

Instrument Playground, strumento Google per generare e comporre con campioni sonori
Immagine di presentazione di Instrument Playground. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

AISOMA: l’AI entra nel processo del coreografo

L’arte comprende anche il corpo. AISOMA nasce dalla collaborazione con il coreografo Wayne McGregor: lo strumento analizza un breve movimento e suggerisce nuove sequenze basate sul suo archivio coreografico. Google documenta una prima collaborazione nel 2019 e una versione aggiornata resa disponibile online nel 2025. Il processo descritto è circolare: il danzatore propone, il sistema restituisce una frase di movimento, il danzatore la reinterpreta. È un modo concreto di usare l’AI come interlocutore creativo. La proposta non chiude il lavoro: provoca una risposta. Trasferirei questo principio anche alla scrittura o alla progettazione, chiedendo al modello una variazione da trasformare ulteriormente. È una domanda che ho affrontato anche parlando del Versificatore di Primo Levi e del lavoro creativo: quali decisioni desideriamo continuare a prendere personalmente?

AISOMA di Wayne McGregor, sperimentazione coreografica con Google AI
Immagine di presentazione di Wayne McGregor’s AISOMA. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Play a Kandinsky: esplorare i colori attraverso il suono

Play a Kandinsky propone di esplorare Giallo-Rosso-Blu come un’esperienza musicale. Il progetto nasce con il Centre Pompidou e gli artisti sonori Antoine Bertin e NSDOS; Google descrive l’impiego di un modello di machine learning di Magenta, ispirandosi agli scritti del pittore sulle associazioni fra colori, forme e suoni. Il visitatore può ascoltare ed elaborare un proprio mix. È una traduzione progettata a partire da quelle idee, non una registrazione di ciò che Kandinsky sentiva nella propria mente. Mi sembra un caso efficace per discutere la comunicazione multimodale: che cosa succede quando lo stesso contenuto passa dall’immagine all’audio? In aula farei descrivere prima il dipinto senza musica e poi dopo l’ascolto, confrontando le parole e le emozioni scelte.

Play a Kandinsky, esperienza che collega il dipinto Giallo-Rosso-Blu a suoni e musica
Immagine di presentazione di Play a Kandinsky. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Say What You See: un laboratorio di prompt engineering visivo

Fra questi esperimenti, Say What You See è quello che porterei subito in un corso sul prompting. Il gioco di Jack Wild mostra un’immagine generata e chiede di descriverla: il testo produce una nuova immagine, valutata rispetto al riferimento. La pagina ufficiale indica tre tentativi per immagine e suggerimenti per migliorare la descrizione. Proporrei un laboratorio di quindici minuti: prima una richiesta spontanea, poi una revisione che espliciti soggetto, composizione, luce e stile, infine il confronto fra i risultati. La domanda finale sarebbe: quale dettaglio osservato meglio ha migliorato il prompt? Questa attività completa bene le risorse dei miei corsi su ChatGPT. Il punteggio misura l’obiettivo del gioco, cioè la somiglianza richiesta; non assegna una pagella al talento artistico dei partecipanti.

Say What You See, gioco di Google Arts & Culture per esercitarsi con i prompt visivi
Immagine di presentazione di Say What You See. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.

Google, AI e arte: che cosa insegna Odd One Out

In Odd One Out bisogna individuare immagini generate con l’AI fra opere e oggetti di Google Arts & Culture. Lo userei per aprire una discussione sulla provenienza delle immagini, evitando di trasformarlo nella promessa di riconoscere ogni falso a colpo d’occhio. Da questi undici progetti ricavo un criterio pratico per valutare l’incontro fra Google, AI e arte: chiedere sempre quale materiale entra, quale trasformazione viene applicata e chi firma l’interpretazione. Per musei, docenti e comunicatori aggiungerei tre domande: quali fonti sostengono il racconto, quali diritti accompagnano i materiali e come viene dichiarata la parte generata? Le pagine presentano esperimenti e la disponibilità può cambiare. Il risultato che cercherei è un pubblico più curioso e capace di fare domande, anche dopo aver chiuso la schermata.

Odd One Out, gioco che invita a distinguere immagini generate con AI da opere delle collezioni
Immagine di presentazione di Odd One Out. Fonte: Google Arts & Culture e partner del progetto.
Avatar di Gianluigi Bonanomi durante un laboratorio su creatività e intelligenza artificiale
Illustrazione concettuale generata con AI: un laboratorio su immagini, musica e prompting.

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