Gli abbonamenti ai chatbot stanno diventando come quelli alle piattaforme televisive: li attivi per una cosa interessante, poi ti ritrovi a mantenerli tutti. Solo che qui, invece di chiedermi dove vedere una serie, devo decidere dove fare il mio lavoro.
Oggi, 1 ottobre 2026, se dovessi scegliere un solo abbonamento per la mia attività di formatore, consulente e autore, sceglierei ChatGPT. E a chi lavora in modo simile al mio suggerisco di valutare la disdetta di Claude a favore di ChatGPT.
Il titolo è provocatorio, la motivazione molto terra terra: creo tante immagini, voglio gestire il lavoro dentro un ambiente coerente e mi interessa sempre di più la possibilità di delegare attività concrete. Claude resta un prodotto da conoscere e provare. Ma la mia carta di credito non deve finanziare un museo dei chatbot.
Claude o ChatGPT: io parto dal lavoro che devo finire
Nei corsi mi chiedono spesso quale sia l’AI migliore. La risposta sensata richiede una seconda domanda: per fare cosa?
Io preparo materiali didattici, scrivo articoli, progetto esercizi, creo copertine, declino il mio avatar in scene diverse e organizzo informazioni da trasformare in contenuti. La qualità del testo conta moltissimo. Conta anche ciò che succede dopo il testo.
Quando preparo un articolo, voglio poter ragionare sulla tesi, cercare le fonti, riscrivere un passaggio, creare l’immagine e preparare i materiali collegati. Ogni cambio di strumento mi chiede di trasportare pezzi di contesto. E spesso il fattorino sono io.
La mia preferenza per ChatGPT nasce da questo uso quotidiano. Sto scegliendo un ambiente di lavoro sulla base delle mie attività, senza pretendere di incoronare il miglior modello linguistico del pianeta.
Creo molte immagini: per me è un requisito, non un extra
Se fate soltanto analisi testuale, potete assegnare alla generazione di immagini un peso vicino allo zero. Nel mio caso pesa parecchio: un’immagine può aprire una lezione, rendere comprensibile un concetto o diventare la copertina di questo blog.
ChatGPT permette di generare e modificare immagini nella conversazione, anche lavorando con riferimenti visivi. Posso partire dal mio avatar, chiedere una scena, valutarla e correggerla nello stesso flusso.
Per il confronto serve una distinzione: capire un’immagine e generarla sono capacità diverse. Anthropic precisa nella sua documentazione ufficiale che Claude non produce immagini o video fotorealistici. Questo non significa che non possa aiutare con grafici, codice o altri lavori visuali. Significa che, per il tipo di illustrazioni e copertine che mi serve, la generazione integrata in ChatGPT è un vantaggio concreto.
Non voglio produrre un prompt in un chatbot, portarlo altrove, scaricare l’immagine e rientrare per ricominciare. Voglio dire: “Usa il mio avatar, fagli spiegare questo concetto, mantieni lo stile, cambia l’espressione”. Poi controllare il risultato. La comodità, quando la usi ogni giorno, smette di essere un dettaglio.
Nel mio video sulle infografiche con ChatGPT mostro due esperimenti: un menu e un curriculum trasformati in materiali visuali. Sono esempi di ciò che intendo quando parlo di un’AI utile alla comunicazione.
Nel mio lavoro ChatGPT ha soppiantato Canva
Lo dico in modo netto: nel mio flusso di lavoro ChatGPT ha soppiantato Canva. Per le immagini e le copertine che mi servono, oggi preferisco partire dalla conversazione e arrivare al risultato senza aprire un altro ambiente.
Questa è una testimonianza personale. Non dimostra che Canva sia superfluo per chiunque. Se lavorate con impaginazioni complesse, elementi da modificare singolarmente, modelli condivisi o esigenze grafiche molto precise, dovete verificare che il vostro lavoro sia davvero coperto.
Io ho scoperto che, per ciò che produco, mi conviene descrivere un’intenzione visiva e rifinirla parlando. Mi interessa meno spostare un elemento di quattro pixel e molto di più trovare una metafora che funzioni in aula. Poi guardo il file: testi, proporzioni, coerenza dell’avatar. Le immagini AI vanno controllate, anche quando sembrano già pronte.
La parte agentica: meno suggerimenti, più lavoro svolto
La seconda ragione è la direzione che sta prendendo ChatGPT come ambiente operativo. La parte agentica mi interessa perché porta la conversazione dentro processi che hanno più passaggi e un risultato da consegnare.
Per il mio lavoro immagino attività molto concrete: recuperare materiali per un corso, organizzarli, preparare una proposta, confrontare documenti, creare una bozza di follow-up. Ogni attività richiede strumenti disponibili, accessi appropriati e controlli. La promessa diventa utile quando il risultato è verificabile.
Nella guida ufficiale all’uso di ChatGPT, i plugin collegano la conversazione a informazioni e azioni di altri servizi. Il vantaggio che cerco è poter orchestrare questi passaggi da un solo ambiente. I servizi esterni possono esserci: voglio ridurre la necessità di aprirli e gestirli manualmente uno per uno.
Ne ho scritto anche parlando di quando servono davvero gli agenti AI in azienda. Un’automazione semplice può essere sufficiente per un compito stabile. La flessibilità dell’agente ha senso quando il percorso cambia e servono decisioni intermedie.
Skill e plugin: voglio conservare il mio metodo
Una delle cose che mi entusiasma di più è smettere di rispiegare ogni volta come lavoro. Il mio tono, la struttura di una proposta formativa, i controlli sulle fonti, il formato degli esercizi: sono procedure ricorrenti.
La documentazione di OpenAI sulle skill descrive pacchetti di istruzioni, risorse ed eventuali script per svolgere compiti specifici. I plugin possono distribuire queste procedure insieme ai collegamenti agli strumenti. In pratica, posso cercare di rendere riutilizzabile un modo di lavorare, invece di conservare soltanto il prompt dell’ultima volta.
Ho raccontato il tema in “Skill AI: il kung fu dei chatbot” e nella guida su skill e plugin di ChatGPT. Per un formatore è interessante: una procedura per progettare laboratori può diventare una risorsa da migliorare nel tempo.
Per correttezza, le skill non sono un’esclusiva di ChatGPT. Anche Claude le supporta, come spiega Anthropic nella documentazione sulle Agent Skills. La mia preferenza dipende dalla combinazione che trovo utile: procedure riutilizzabili, collegamenti ai servizi e immagini dentro il mio ambiente principale.
I Dots mi intrigano: un agente che continua tra una conversazione e l’altra
Tra le novità che mi fanno guardare con interesse a ChatGPT ci sono i Dots, presentati nell’aggiornamento DevDay del 29 settembre 2026.
Secondo la guida ufficiale ai Dots, si tratta di agenti che lavorano tra una conversazione e l’altra, usando un proprio computer nel cloud e le applicazioni collegate. Possono riportare risultati e coinvolgere l’utente quando una decisione richiede il suo giudizio. Il rilascio è graduale agli account idonei: non va dato per scontato che siano già disponibili per tutti.
Per me la prospettiva è interessante. Penso a un’attività di ricerca per un corso che continua mentre faccio altro, oppure alla preparazione di materiali che torna sul mio tavolo quando c’è qualcosa da valutare. Sono possibili usi da testare, non risultati che dichiaro di avere già ottenuto con i Dots.
Prima di delegare, dovrò definire obiettivo, limiti e momenti di revisione. La novità mi incuriosisce proprio perché potrebbe rendere più continua la collaborazione. Il collaudo, però, si fa con il lavoro reale.
In questo mio video racconto come ho recuperato tempo con l’AI. È un’esperienza precedente ai Dots, utile per capire il criterio con cui valuto anche questa novità: quanto lavoro utile riesco davvero a completare?
Il costo: sui token devo correggere la mia impressione
La mia impressione iniziale era che ChatGPT costasse meno anche in termini di token. Detto così è troppo generico. ChatGPT è un prodotto; le tariffe API riguardano modelli e modalità di utilizzo specifici. Inoltre non corrispondono automaticamente al prezzo o ai limiti di un abbonamento.
Le tariffe API pubblicate da OpenAI e quelle nella presentazione ufficiale di Claude Sonnet 5.5 danno questi esempi al 1 ottobre 2026:
| Modello | Input per 1 milione di token | Output per 1 milione di token |
|---|---|---|
| OpenAI GPT-6.1 Sol | 2 dollari | 10 dollari |
| Anthropic Claude Sonnet 5.5 | 2 dollari | 10 dollari |
| OpenAI GPT-6 Luna | 0,10 dollari | 0,50 dollari |
Per OpenAI sono le tariffe Standard per contesto breve, senza cache; per Anthropic sono le tariffe base di input e output. La tabella non comprende strumenti, immagini e altre voci di costo. E non è una classifica di qualità: Luna e Sonnet 5.5 non diventano equivalenti solo perché stanno nella stessa tabella.
Sol e Sonnet, in questo confronto, hanno lo stesso prezzo unitario di input e output. OpenAI offre anche un modello molto più economico, ma va verificato se sia adeguato al compito. Contano pure i token effettivamente consumati per arrivare a un risultato corretto.
Per l’abbonamento, la documentazione sui prezzi di ChatGPT Work e Codex distingue espressamente le tariffe API dall’utilizzo incluso nei piani. Chi vuole approfondire trova sul blog la mia guida ai token AI e al risparmio.
La convenienza che mi interessa è quindi questa: quanto mi costa finire il lavoro? Devo includere gli altri abbonamenti che mi servono, i passaggi manuali e il tempo di verifica. Nel mio caso la possibilità di creare anche le immagini nello stesso ambiente rende ChatGPT più interessante. Per dichiarare un risparmio numerico preciso servirebbe misurarlo.
ChatGPT mi sembra meno fighetto. È un giudizio, non un benchmark
Qualche giorno fa mi sono chiesto sul blog se Claude fosse un’intelligenza artificiale fighetta. Riprendo l’espressione con lo stesso intento ironico.
Claude mi dà l’impressione di un interlocutore elegante, colto, molto attento al modo in cui presenta il lavoro. ChatGPT, nel mio uso, somiglia di più a un banco da lavoro su cui appoggiare una bozza, una foto, un foglio di calcolo e una richiesta ancora confusa.
È una percezione personale del prodotto. Non dimostra che Claude sia meno capace o meno operativo. E certamente non rende ChatGPT affidabile per decreto. Anche lui può sbagliare o darmi ragione troppo facilmente: ho dedicato un articolo alla tendenza dei chatbot ad assecondarci.
In questa scelta lascio fuori considerazioni politiche e geopolitiche. Sto valutando il rapporto tra un prodotto e le mie necessità professionali. Mi trovo meglio con l’ambiente che mi invita a provare, correggere e arrivare al file finito. Il chatbot può anche avere il cardigan di cashmere, ma io devo consegnare una copertina.
A chi suggerisco davvero di disdire Claude
Il mio consiglio riguarda soprattutto chi mi assomiglia nel modo di lavorare: produce molti contenuti visuali, vuole gestire testo e immagini nello stesso ambiente, è interessato a procedure riutilizzabili e sta sperimentando attività agentiche.
Per chi lavora prevalentemente su testi, codice o documenti e ottiene risultati migliori con Claude, la scelta può essere diversa. Anche Anthropic continua a sviluppare capacità operative: basta leggere la presentazione di Sonnet 5.5. Sarebbe poco serio raccontare una gara già chiusa.
Prima di disdire, farei una prova semplice: prendete tre vostri lavori recenti e completateli in entrambi gli ambienti. Misurate risultato, tempo totale, correzioni e strumenti aggiuntivi necessari. Poi controllate i limiti del piano che intendete pagare. Se ChatGPT copre bene quei lavori, la disdetta diventa una scelta ragionata.
Oggi, nell’ottobre 2026, per il mio lavoro sceglierei ChatGPT. Le immagini integrate sono la ragione più concreta; skill, plugin e attività agentiche rafforzano la scelta; i Dots aggiungono una prospettiva che voglio esplorare.
Tra qualche mese potrei cambiare idea. Un abbonamento si rinnova ogni mese. Il pensiero dovrebbe farlo almeno altrettanto spesso.
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