Il prompt del fornaio

Un altro modulo del corso IA su TRIO, questa volta su una cosa che sembra ovvia: come si chiede una cosa a ChatGPT. Ho capito che non lo è per niente. Te lo spiego con due esempi veri, non con la teoria del corso.

Il fornaio e l'illustrazione sbagliata

Nel modulo c'è l'esempio di un fornaio che fa pane a lievitazione naturale e vuole un'illustrazione per la sua panetteria. Se scrive solo "creami un'illustrazione", ChatGPT gli restituisce un disegno qualsiasi: bello, magari, ma senza nessun legame con quello che gli serve davvero.

Se invece scrive "un'illustrazione di covoni di grano, per una panetteria a lievitazione naturale", il risultato cambia completamente. Stessa richiesta, stesso strumento. Cambia solo quanto sei specifico.

Vale anche per il resto: puoi dire a ChatGPT se un risultato ti piace o no (un like o un dislike, letteralmente), scaricare le immagini che genera, e mandare il link di un'intera conversazione a qualcuno con il tasto "Condividi", senza dover rispiegare tutto da capo.

La mamma che organizza una vacanza

Il secondo esempio del modulo è una mamma che vuole organizzare quattro giorni a Valencia con la figlia di nove anni. Non scrive un prompt perfetto e completo. Scrive poco, quasi come parlerebbe a un'agenzia viaggi.

E infatti ChatGPT si comporta come un'agenzia viaggi vera: prima fa domande. Quando partite, con chi, che tipo di vacanza cercate, mare, cultura, tranquilla o piena di cose da fare. Solo dopo, con le risposte, costruisce l'itinerario giorno per giorno.

Il modulo lo mette a confronto con una ricerca Google normale sullo stesso viaggio: una lista di link e pubblicità, nessuna domanda, nessun dialogo. Con ChatGPT non serve sapere in anticipo cosa chiedere. Basta iniziare a parlarne, e sarà lui a farti le domande giuste.

Il succo, in una riga

Se sai esattamente cosa vuoi, sii specifico come il fornaio: più dettagli metti, meglio esce. Se invece non lo sai ancora, fai come la mamma: inizia a parlarne e basta, alle domande giuste ci pensa lui.

Niente di tecnico, nessun corso di "prompt engineering" da seguire prima. Solo due modi diversi di chiedere, a seconda di quanto hai già le idee chiare. Provalo la prossima volta che apri ChatGPT per una cosa vera, non per gioco.

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Sebastiano Guglielmi

Operaio di mattina. Autore e divulgatore IA di pomeriggio.

Anche l'IA ha il suo magazzino

Quando pensi all'intelligenza artificiale, probabilmente immagini un cervello dentro un computer. Invece dietro c'è un magazzino vero. Enorme, con la corrente sempre accesa, e se dentro non è organizzato bene, va tutto in tilt. Lo so bene perché il magazzino lo vivo ogni giorno, solo che il mio ha i pallet e quello dell'IA ha altro.

Il magazzino dove vive l'IA

Si chiama data center: un capannone pieno di computer che lavorano giorno e notte per far "pensare" le IA che usi tutti i giorni, da ChatGPT a Gemini. Non ci sono scaffali e pallet, ma armadi pieni di processori, uno via l'altro, per file intere. E come in un magazzino vero, se dentro fa troppo caldo, il lavoro si ferma. Per questo molti data center oggi si raffreddano ad acqua invece che ad aria: i normali ventilatori non basterebbero più.

Due tipi di lavoratori diversi: GPU e TPU

Dentro questi capannoni non lavora un solo tipo di "operaio". Le GPU sono processori nati per la grafica dei videogiochi, poi si è scoperto che erano bravissimi anche a far girare le IA: sono versatili, sanno fare tanti compiti diversi, un po' come chi in magazzino sa muoversi tra carrello, imballaggio e inventario. Le fa quasi solo un'azienda, Nvidia.

Le TPU invece le costruisce solo Google, e fanno una cosa sola: i calcoli che servono alle reti neurali. Meno flessibili, ma su quel compito specifico rendono di più con meno sprechi. È la differenza tra un operaio tuttofare e uno specializzato su una sola macchina: entrambi utili, in momenti diversi.

Il conto della corrente

Questi magazzini digitali consumano energia sul serio. Secondo le stime riprese da IBM, la domanda globale di elettricità dei data center potrebbe crescere del 165% entro il 2030, e la capacità complessiva richiesta potrebbe salire dagli attuali circa 60 gigawatt fino a 171-219 gigawatt. Non è un dettaglio da addetti ai lavori: è la bolletta che sta dietro ogni domanda che facciamo a un'IA.

Studiando questa parte del corso mi sono reso conto di una cosa semplice: dietro ogni risposta che un'IA ti dà in un secondo, c'è un magazzino vero, con la corrente che gira, il caldo da smaltire e qualcuno che deve tenere tutto organizzato. Non è magia. È logistica, solo più grande della mia.

Per capire l'IA da zero

Gemini per Principianti

Le TPU di cui parlo sopra sono proprio i chip che Google usa per far girare Gemini. Se vuoi capire come usarlo davvero, senza tecnicismi, ho scritto una guida pensata per chi parte da zero.

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Sebastiano Guglielmi

Operaio di mattina. Autore e divulgatore IA di pomeriggio.

Un'IA impara come un bambino

Marco ha tre anni. Un giorno guarda un gatto e dice "cane". La mamma lo corregge: "no Marco, quello è un gatto, guarda le orecchie". Lo fa altre volte, con altre foto. Dopo un po', Marco indica un gatto che non ha mai visto prima e dice, giusto, "gatto".

Un'intelligenza artificiale impara più o meno allo stesso modo. Solo che al posto della mamma c'è chi costruisce l'algoritmo, e al posto di qualche decina di foto ce ne sono migliaia.

Come impara un bambino

Quando Marco sbaglia, qualcuno gli dice la risposta giusta e gli indica cosa guardare: le orecchie, i baffi, la forma del muso. Ogni correzione è un'etichetta: questa è "gatto", questa è "cane". Marco costruisce piano piano una regola nella sua testa, anche se non sa spiegarla a parole. Non gli serve vedere mille gatti. Gliene bastano pochi, insieme a chi lo corregge.

Come impara una macchina

Un algoritmo funziona con lo stesso principio, ma senza l'intuito di un bambino. Gli si mostrano migliaia di foto già etichettate, "gatto", "cane", "gatto", "cane", e lui cerca da solo uno schema che colleghi i pixel dell'immagine all'etichetta giusta. Non "capisce" cos'è un gatto come lo capiamo noi. Trova solo una regolarità che, statisticamente, funziona quasi sempre.

Questo si chiama apprendimento supervisionato: dataset etichettato, algoritmo che impara la mappatura tra domanda e risposta. È lo stesso principio dietro cose che usi già, tipo un'app che riconosce automaticamente le foto dei tuoi documenti dalle foto delle vacanze.

La differenza che nessuno spiega

Marco impara a riconoscere un gatto dopo aver visto pochi esempi veri, con qualcuno che lo guida. Un algoritmo di riconoscimento immagini ne vede spesso migliaia prima di sbagliare raramente. Noi impariamo con poco. Le macchine imparano con tanto. È il motivo per cui un bambino di tre anni resta, per ora, più bravo di qualsiasi IA a imparare cose nuove da pochissimi esempi.

E se nessuno etichetta niente?

C'è anche un altro modo di imparare, senza etichette. Immagina di dover sistemare un magazzino pieno di scatole diverse, senza che nessuno ti abbia detto come dividerle. Dopo un po' inizi comunque a raggrupparle per conto tuo: quelle simili per forma da una parte, quelle simili per peso dall'altra. Nessuno ti ha detto "questa categoria si chiama così". Hai trovato tu i gruppi.

Un algoritmo può fare la stessa cosa con i dati: si chiama apprendimento non supervisionato, e si usa per esempio per dividere i clienti di un negozio in gruppi simili, senza sapere in anticipo quali gruppi esistono davvero.

Studiando questo modulo del corso mi sono reso conto di una cosa: tutta la magia che sembra esserci dietro l'IA, alla fine, si riduce a due domande semplici. Chi ti ha corretto, e quante volte. La tecnologia cambia, questo principio di base no.

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Sebastiano Guglielmi

Operaio di mattina. Autore e divulgatore IA di pomeriggio.

Tre partite che hanno cambiato l'IA

Questa settimana sono in ferie dal magazzino, niente turni. Ma il corso IA che ho iniziato la settimana scorsa non va in pausa: ieri sera ho ripassato il primo modulo. Dentro c'erano tre partite. Non tre esempi messi lì a caso: tre momenti precisi in cui una macchina ha battuto un essere umano nel campo in cui quell'essere umano era considerato il migliore al mondo. Le racconto qui come le ho capite io, in ordine, senza fronzoli.

1997: la partita a scacchi che ha aperto la partita

L'11 maggio 1997 il campione del mondo Garry Kasparov perde la sesta e ultima partita contro Deep Blue, il supercomputer costruito da IBM. Il punteggio finale del match è 3,5 a 2,5 per la macchina. Non era la prima sfida tra i due: l'anno prima aveva vinto Kasparov. Nel 1997 vince Deep Blue, ed è la prima volta nella storia che un computer batte un campione del mondo in carica, con i tempi di gioco regolari, non in un'esibizione.

Dopo la sconfitta Kasparov accusa IBM di aver ricevuto aiuto umano durante la partita. IBM smentisce e smonta il computer poco dopo, senza concedere una rivincita. La polemica resta aperta ancora oggi. Il punteggio no: 3,5 a 2,5.

2011: la macchina che ha vinto un quiz in televisione

Quattordici anni dopo il campo cambia del tutto. Non più scacchi, ma Jeopardy!, un quiz televisivo americano dove le domande sono indovinelli pieni di doppi sensi e giochi di parole. A febbraio 2011 IBM presenta Watson e lo mette a sfidare i due campioni più forti nella storia del programma, Ken Jennings e Brad Rutter. Watson vince, e vince nettamente: 77.147 dollari contro i 24.000 di Jennings e i 21.600 di Rutter.

La differenza con gli scacchi è che qui non c'è una scacchiera con regole fisse. Bisogna capire il linguaggio umano così com'è, ambiguo, scritto apposta per confondere. Jennings, dopo la sconfitta, scrive sotto la sua ultima risposta una battuta che è rimasta famosa: dà il benvenuto ai nuovi sovrani computer. Lo scrive per ridere, ma la frase resta.

2016: il gioco che doveva restare fuori portata

Il Go è un gioco da tavolo antichissimo, molto più aperto degli scacchi: le combinazioni possibili sono talmente tante che per anni gli esperti di intelligenza artificiale lo consideravano fuori portata per una macchina, forse per altri dieci o vent'anni ancora. A marzo 2016 AlphaGo, sviluppato da Google DeepMind, sfida Lee Sedol, uno dei giocatori più forti al mondo, in una serie di cinque partite. AlphaGo vince 4 a 1.

Nella seconda partita gioca una mossa, la trentasettesima, che gli stessi commentatori esperti definiscono sul momento un errore: nessun umano l'avrebbe mai giocata così. Non era un errore. Lee Sedol perde quella partita, e più tardi racconta che dopo quella mossa ha visto il gioco in un modo nuovo.

Cosa mi porto a casa da queste tre partite

Tre partite in vent'anni. Scacchi, quiz, Go. Tre modi diversi di essere intelligenti messi alla prova: calcolo puro, linguaggio, intuizione. Quello che mi ha colpito ripassando il modulo ieri sera è la velocità con cui si è passati da un campo all'altro. Vent'anni sembrano tanti, finché non li confronti con quello che succede oggi, quando bastano pochi mesi perché uno strumento nuovo cambi il modo in cui uso l'IA anch'io, tra un pallet e l'altro o alla scrivania.

Chi ha giocato quelle partite non lo ha fatto per un pubblico di tecnici. Kasparov, Jennings, Lee Sedol conoscevano il loro campo meglio di chiunque altro al mondo, e hanno perso lo stesso. Non lo racconto per spaventare. Lo racconto perché aiuta a capire da dove viene tutto quello di cui parlo di solito qui sul blog: strumenti che sembrano usciti dal nulla, ma nulla non hanno, hanno una storia precisa, fatta di partite vere, giocate da persone vere.

Non sono tre aneddoti da corso online. Sono tre volte in cui il campo di gioco è cambiato per sempre, e quasi nessuno se n'è accorto subito.

Di questa storia, di come ci siamo arrivati e di cosa significa per chi lavora con le mani ogni giorno, parlo anche nei miei libri sull'intelligenza artificiale: trovi i miei libri tutti qui.

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Sebastiano Guglielmi

Operaio di mattina. Autore e divulgatore IA di pomeriggio.

La settimana con l'IA: il mio metodo

La domenica sera ho sempre lo stesso pensiero: lunedì da dove comincio. Una parte della giornata è al magazzino, tra pallet e turni. L'altra parte è qui, tra articoli da scrivere, social da aggiornare, un libro da seguire. Due lavori diversi, una testa sola.

Da qualche mese il lunedì mattina non inizio scrivendo. Inizio mettendo ordine, con l'aiuto dell'IA.

Il tavolo pieno di fogli

Non ho un metodo elegante. Ho fogli. Appunti presi al volo in pausa pranzo, idee segnate sul retro di uno scontrino, promemoria nel telefono che si accumulano durante la settimana senza un ordine.

Il lunedì mattina, prima del turno, questi fogli sono ancora tutti lì, sparsi. Non sono organizzati per importanza, sono organizzati per quando mi sono venuti in mente. Questo è il punto di partenza vero: non una lista già pulita, ma un disordine onesto.

Cosa faccio con l'IA, prima del turno

Apro la chat e ci butto dentro tutto, così com'è: le scadenze del blog, il post della newsletter, un'idea per un video, una mail da rispondere, un capitolo da rivedere. Poi chiedo una cosa sola: costruiscimi una settimana, sapendo che le mattine sono occupate dal magazzino e che ho la testa libera solo dal pomeriggio in poi.

Ecco tutto quello che ho da fare questa settimana: [lista, anche disordinata]. Lavoro in magazzino ogni mattina, quindi ho la testa libera solo dal primo pomeriggio. Organizzami una settimana realistica: cosa faccio ogni giorno, cosa può aspettare, e dimmi se c'è qualcosa che sto sottovalutando.

Niente di complicato. La differenza non la fa il prompt, la fa il fatto di farlo ogni lunedì e non una volta ogni tanto.

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20 prompt per organizzare la settimana con l'IA

Quello qui sopra è solo un esempio. Ho raccolto tutti i prompt che uso davvero, uno per ogni momento della settimana, in un PDF gratuito da scaricare e tenere a portata di mano.

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Non è il prompt di luglio, è un'abitudine

Se cerchi un prompt pronto per dare priorità a una lista di cose da fare, punto per punto, l'ho già scritto qui: il prompt per mettere ordine con l'IA. Quello resta il posto giusto per un metodo dettagliato, da usare su una singola lista, in un singolo momento.

Questo articolo racconta un'altra cosa: cosa succede se lo fai ogni lunedì, non una tantum. Da trucco per un giorno storto diventa un rituale che regge tutta la settimana.

Cosa cambia davvero

Il vantaggio non è che lavoro meno. Lavoro uguale, forse di più. Cambia che al magazzino, in mezzo ai pallet, non ho più quella lista che gira in testa mentre dovrei pensare al lavoro che ho davanti. È già scritta da qualche parte, organizzata, e so che nel pomeriggio la riprendo in mano.

L'ordine non è nella testa. È fuori, su un foglio o su uno schermo. Per me è la differenza tra una settimana subita e una settimana guidata.

Non uso l'IA per lavorare meno. La uso per sapere da dove ricominciare ogni lunedì.

Il limite, detto chiaro

L'IA non sa se sono stanco. Non sa se ho dormito male o se il turno di lunedì è stato più pesante del solito. La settimana che mi propone è sulla carta: l'energia reale la conosco solo io. Qualche lunedì la seguo dall'inizio alla fine. Altri la stravolgo dopo un'ora.

Va bene comunque. Il punto non era avere un piano perfetto. Era avere un punto da cui partire, senza perdere mezz'ora solo per deciderlo.

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Sebastiano Guglielmi

Operaio di mattina. Autore e divulgatore IA di pomeriggio.

A metà del percorso Industria 4.0

Sono operaio di mattina e studio intelligenza artificiale il resto della giornata. Da qualche settimana ho aggiunto un terzo pezzo: la sera, quando riesco, seguo un percorso di formazione gratuito su Industria 4.0.

Non scrivo questo articolo per consigliarti un corso. Lo scrivo perché sono a metà strada, e a metà strada il materiale è ancora fresco: quello che stai imparando adesso, prima che diventi scontato o che te lo dimentichi.

Dove sono adesso

Sette moduli su sedici. Ventuno ore di formazione già fatte. Più della metà del percorso, quindi, ma non abbastanza per fare il saccente su nessuno dei temi che ho affrontato finora.

Quello che posso fare è un bilancio onesto: cosa mi ha sorpreso, cosa mi ha fatto dubitare, cosa mi porto a casa già adesso.

La scoperta sull'IoT

Prima di questo corso, pensavo che portare l'Internet delle Cose in un ambiente di lavoro significasse cambiare i macchinari. Buttare via quello che c'è, comprare roba nuova "intelligente".

Non è così. La parte che mi ha sorpreso di più è che l'IoT, nella maggior parte dei casi, non chiede di sostituire niente. Chiede di collegare quello che già esiste. Un sensore aggiunto, un dato che prima restava chiuso in una macchina e ora si può leggere da fuori. Il salto non è comprare, è collegare.

È un'idea che cambia la prospettiva. Il problema, spesso, non è la tecnologia che manca. È che nessuno ha ancora collegato i puntini che ci sono già.

La sorpresa sulla blockchain

Qui parto da un pregiudizio che avevo, e lo ammetto senza problemi: per me "blockchain" voleva dire criptovalute. Bitcoin, speculazione, gente che si arricchisce o si rovina davanti a un grafico.

Il modulo sul percorso mi ha mostrato un uso completamente diverso: la blockchain come strumento per tracciare. Sapere con certezza da dove viene un materiale, chi lo ha lavorato, quando è passato da un punto all'altro della filiera, senza che nessuno possa modificare i dati dopo.

Non è entusiasmo da neofita: è che non mi aspettavo che uno strumento nato per le criptovalute avesse un'applicazione così concreta e così poco legata alla finanza.

Il dubbio che mi porto a casa

Non tutto quello che ho imparato mi ha lasciato tranquillo. Il modulo sulla cybersicurezza mi ha lasciato un dubbio che non riesco a togliermi di dosso.

Le aziende, in generale, stanno adottando tecnologie nuove a una velocità che nel mio percorso di lavoro non avevo mai visto. Sensori, dati in rete, sistemi collegati tra loro. Ma la sicurezza di tutto questo, da quello che ho capito seguendo il corso, spesso resta un pensiero secondario. Si aggiunge dopo, se avanza tempo e budget, invece che essere pensata insieme al resto.

Non ho una soluzione da proporti. Ho solo un dubbio onesto: stiamo collegando tutto più in fretta di quanto stiamo imparando a proteggerlo.

Il salto vero non è comprare tecnologia nuova. È collegare quello che c'è già, e proteggerlo mentre lo fai.

I prossimi nove moduli

Mancano nove moduli. Non so ancora cosa troverò, ed è la parte che mi piace di più: studiare senza sapere già tutto, come quando ho iniziato con l'intelligenza artificiale.

Quando arrivo in fondo, faccio un secondo bilancio. Con più ore sulle spalle e, spero, meno pregiudizi da correggere.

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Sebastiano Guglielmi

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IA gratis per la PMI veneta, da oggi

IA per PMI

Il problema vero non è l'IA, è il tempo che non hai

Se hai una piccola impresa qui in Veneto, la sera fai ancora questo: rispondi alle email dei clienti dopo cena, o il sabato mattina prima di aprire. Un preventivo, una scusa per un ritardo, una scheda tecnica da tradurre per un cliente tedesco. Lavoro vero, che nessuno vede, e che ti mangia le ore che dovresti passare a dormire o con la famiglia.

Quando si parla di intelligenza artificiale in azienda, il titolare di una PMI pensa subito a un investimento: software gestionali, sensori, consulenti a giornata. Roba da Industria 4.0, con tanto di finanziamento da chiedere. E allora rimanda, perché non ha tempo né budget per quello.

Ma lo strumento più utile che puoi mettere in mano oggi alla tua azienda non costa niente, e lo installi in due minuti.

Lo strumento: gratis, senza scuse

Parlo di ChatGPT, versione gratuita. Da quest'anno OpenAI ha tolto i limiti giornalieri di messaggi per chi usa il piano gratuito: puoi scrivere quante chat vuoi, senza il solito "hai raggiunto il limite, riprova tra 3 ore" che scoraggiava tanti di voi a provarlo sul serio.

Se preferisci restare in casa Google, va bene anche Gemini gratuito: qui un tetto giornaliero c'è ancora (circa 30 richieste al giorno), ma per l'uso che ti serve, cioè due o tre bozze al giorno, è più che sufficiente.

Non serve nessuna competenza tecnica. Serve un account gratuito e la voglia di provarlo su un problema vero, non su un esperimento a caso.

Come si usa, in pratica

01

Apri lo strumento

Apri ChatGPT (o Gemini) sul telefono o sul computer.

02

Dai il contesto

Scrivi due righe di contesto: che azienda hai, cosa fai, a chi stai scrivendo.

03

Incolla il problema

Incolla il messaggio del cliente, o descrivi cosa devi comunicare.

04

Chiedi la bozza

Chiedi una bozza di risposta, in italiano, con un tono professionale.

05

Rileggi e correggi

Leggila, correggila con le tue parole, e solo allora la mandi.

Un esempio, non una teoria

Un cliente ti scrive perché la consegna è in ritardo di quattro giorni e non è contento. Invece di fissare lo schermo per venti minuti cercando le parole giuste, scrivi: "Sono un piccolo produttore, un cliente si lamenta per un ritardo di consegna di 4 giorni dovuto a un problema con il trasportatore. Scrivimi una risposta professionale, che si scusi senza sembrare debole, e che proponga uno sconto del 5% sulla prossima fornitura."

In dieci secondi hai una bozza pronta. Non la mandi così com'è: la leggi, tagli quello che non ti somiglia, aggiungi il nome del cliente e un dettaglio vero. Ma il lavoro di partire da un foglio bianco te lo sei tolto.

Cosa non deve fare

Qui va detta la cosa scomoda: questo strumento non conosce i tuoi prezzi reali, non conosce la storia con quel cliente, non sa se quel 5% di sconto te lo puoi permettere. Non decide lui, decidi tu. Il suo lavoro è toglierti il foglio bianco davanti, non prendere le tue decisioni.

E ogni volta va riletto. Non fidarti mai di quello che scrive al primo colpo, come non ti fideresti di un apprendista al primo giorno che scrive una lettera a un cliente senza che tu la controlli.

Cosa fare domani mattina

Non serve un progetto, non serve un consulente, non serve chiedere niente a nessuno. Apri il telefono, crea un account gratuito, e la prossima email che devi scrivere a un cliente, prova a farla scrivere prima a lui. Poi la correggi tu. Vedi quanto tempo ti resta in più per fare il lavoro che solo tu sai fare.

Se questo modo di ragionare ti torna utile, nel mio libro Non è magia, è un attrezzo trovi altri strumenti pratici spiegati allo stesso modo: concreti, senza trucchi, pensati per chi lavora davvero.

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Sebastiano Guglielmi

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Le 5 IA più usate: quale scegliere

Cinque assistenti, cinque lavori diversi

Mi chiedono spesso qual è "il migliore" tra ChatGPT, Gemini, Claude e gli altri. È la domanda sbagliata. Non sono cinque versioni della stessa cosa: sono cinque strumenti diversi, ognuno più forte in un compito specifico. Ecco a che punto sono arrivati ad agosto 2026, spiegato terra terra, con un'idea pratica di quando usare ognuno.

ChatGPT: il generalista che sta cambiando pelle

Il modello attuale si chiama GPT-5.6, disponibile in tre versioni: Sol, la più potente, pensata per i compiti difficili; Terra, un compromesso tra prestazioni e costo, pensata soprattutto per un uso aziendale ad alto volume; Luna, la più veloce e leggera, diventata gratuita per tutti proprio questa settimana, con chat di testo illimitate. È arrivato pure un cursore che permette di scegliere quanto l'IA "ci pensa su" prima di risponderti: più tempo per le domande difficili, risposta veloce per quelle semplici. Da segnalare anche che il generatore di immagini classico (DALL-E) sta per essere ritirato a fine agosto, sostituito da uno strumento nuovo integrato direttamente in ChatGPT.

Buono per: iniziare da zero, scrivere email, riassumere documenti, farsi spiegare le cose in parole semplici.

Gemini: quello che si integra ovunque

Google ha infilato Gemini dentro tutto il proprio ecosistema: Gmail, Calendar, Chrome, persino la gestione della casa smart. La novità più utile per il lavoro di tutti i giorni è che ora Gemini può completare da solo attività su oltre 40 app diverse, come prenotare un ristorante o organizzare un viaggio, mostrando i passaggi sullo schermo mentre li fa, e lasciandoti riprendere il controllo quando vuoi intervenire tu.

Buono per: restare dentro l'ecosistema Google, avere Gmail e Calendar collegati, senza passare da uno strumento all'altro.

Claude: quello più prudente

Anthropic, l'azienda che lo sviluppa, ha rilasciato il nuovo Claude Sonnet 5 a inizio luglio: più autonomo dei modelli precedenti, capace di portare avanti compiti più lunghi da solo. La reputazione di Claude resta quella di un assistente che riflette prima di rispondere, con particolare attenzione ai temi delicati.

Buono per: scrivere testi lunghi e curati, lavorare su documenti importanti, cercare un tono meno impulsivo e più ragionato.

Copilot: quello che vive dentro Office

Microsoft ha portato Copilot direttamente dentro Word, Excel, PowerPoint, Outlook e OneNote, con un'esperienza di chat unificata tra tutte le app. Da segnalare che alcune funzioni minori (Deep Research e Podcast nell'app dedicata) verranno rimosse a metà agosto, segno che anche Microsoft sta ancora aggiustando il tiro su cosa tenere e cosa no.

Buono per: restare dentro Word ed Excel tutto il giorno, senza cambiare programma.

Perplexity: quello che cita le fonti

Diverso dagli altri quattro: non è un chatbot generico, è un motore che cerca sul web in tempo reale e ti dice sempre da dove viene ogni informazione, con la fonte citata accanto alla risposta. Utile quando la precisione conta più della creatività.

Buono per: verificare un dato prima di usarlo, capire una notizia recente, controllare con certezza da dove arriva un'informazione.

Quale scegliere, in una riga per ciascuno

Se dovete iniziare da zero e non avete mai usato niente: ChatGPT o Gemini, sono i più semplici da cui partire. Se scrivete testi lunghi e importanti, o lavorate su documenti delicati: Claude. Se vivete tutto il giorno dentro Word ed Excel: Copilot. Se dovete verificare un fatto o una notizia: Perplexity.

Non serve sceglierne uno solo per sempre. Io stesso ne uso più di uno, a seconda del compito che ho davanti in quel momento.

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Sebastiano Guglielmi

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Impara l'IA da zero: guida gratis

Trenta giorni, un compito al giorno

Mi scrivono spesso la stessa domanda: "da dove comincio?". Non con una teoria in più, ma con un percorso vero, un pezzo al giorno, come ho fatto io. Così ho scritto una guida gratuita: 30 giorni per imparare l'intelligenza artificiale da zero, senza background tecnico.

Cosa trovi dentro

Quattro settimane tematiche: le basi, l'uso quotidiano, le applicazioni al lavoro vero, il consolidamento. Ogni giorno un compito concreto da 5 a 20 minuti, con un esempio pratico da un contesto di lavoro reale, magazzino, ufficio, negozio, officina, cantiere. Non teoria da leggere, cose da fare.

Un assaggio

Il giorno 5 chiede di fare una domanda che l'IA non può sapere con certezza, per vedere come inventa una risposta con sicurezza, senza avvisarti. Il giorno 20 chiede di risolvere un problema vero del tuo lavoro, dall'inizio alla fine. È il tipo di percorso che avrei voluto avere io, un anno fa.

È gratis, la trovi qui sotto. Nessuna registrazione, nessuna email obbligatoria: solo il link diretto al PDF.

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Sebastiano Guglielmi

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L'IA toglie lavoro o lo cambia?

Non sostituzione, ma cambio di mansioni

Sento spesso ripetere la frase "l'intelligenza artificiale sostituirà i lavoratori", detta con un tono definitivo che non tiene conto di come funzionano davvero i cambiamenti tecnologici. Quello che succede, storicamente, con ogni tecnologia che automatizza una parte di un lavoro, non è quasi mai la sparizione completa di quel lavoro, ma un cambiamento nelle mansioni che lo compongono.

Cosa cambia davvero, cosa resta uguale

Nel lavoro d'ufficio cambiano soprattutto i compiti ripetitivi legati alla scrittura e alla sintesi di documenti. Nel lavoro manuale, quello che conosco meglio, il cambiamento è più indiretto ma comunque reale. L'intelligenza artificiale non solleva pallet, non guida un muletto, non sistema fisicamente un magazzino. Ma cambia il modo in cui si gestisce la parte documentale che affianca il lavoro fisico: bolle di consegna, comunicazioni con i fornitori, organizzazione degli ordini.

Non è la prima volta che succede

Quando i computer entrarono negli uffici, la dattilografia come professione scomparve quasi del tutto. Quando i macchinari a controllo numerico arrivarono nelle fabbriche, il lavoro dell'operaio specializzato cambiò da esecuzione manuale diretta a supervisione. In tutti questi casi il lavoro non sparì: cambiò forma, spostando il valore verso le attività che la nuova tecnologia non riusciva a svolgere.

Il rischio vero, senza allarmismo

Il rischio concreto non è "la macchina che ruba il lavoro". È restare fermi, mentre il proprio settore cambia intorno a chi non si muove. Non è teoria: in questi giorni sto seguendo un corso sull'Industria 4.0 sul portale della Regione Toscana, un modulo al giorno, proprio per non restare io stesso fermo.

Un limite onesto da riconoscere

Il consiglio di aggiornarsi con costanza funziona bene per chi ha già le condizioni di base per poterlo fare: un minimo di tempo libero, una connessione stabile, la possibilità di sostenere eventuali costi. Non tutti partono dalle stesse condizioni, ed è disonesto far finta che l'aggiornamento sia solo una responsabilità individuale, slegata dal contesto in cui ciascuno si trova.

Due parti della stessa giornata

Ogni mattina lavoro in magazzino, tra pallet e documenti di carico. Nel resto della giornata studio e scrivo di intelligenza artificiale. Queste due parti della mia vita non sono in conflitto, e non rappresentano un "prima" e un "dopo". Sono entrambe attuali, nello stesso momento, nella stessa giornata. Capire l'IA non significa dover abbandonare il proprio lavoro manuale per reinventarsi in qualcosa di completamente diverso.

Questo è un assaggio del capitolo 13 del mio libro, "IA dal lavoro vero. Non è magia, è un attrezzo".

Se vuoi leggere i primi due capitoli in anteprima, lascia la tua mail qui sotto. Da lì entri anche in "Dopo il magazzino", la newsletter dove racconto i numeri veri, gli errori e gli strumenti che provo.

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Sebastiano Guglielmi

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Il mio primo saggio sull'IA

Cinque manuali, e poi qualcosa di diverso

I miei cinque manuali sull'intelligenza artificiale spiegano come fare una cosa. Apri Gemini, scrivi questo prompt, ottieni questo risultato. Utili, concreti, pensati per essere consultati passo dopo passo, non letti da cima a fondo in un'unica seduta.

Non il mio primo saggio, ma il primo sull'IA

Saggi ne avevo già scritti, sulla salute mentale, raccontando qualcosa che avevo vissuto in prima persona. Ma non avevo mai dedicato un saggio intero all'intelligenza artificiale. Un manuale lo controlli passo dopo passo. Un saggio deve reggersi da solo, capitolo dopo capitolo, senza scorciatoie.

Da dove nasce l'idea

Nasce da una domanda che mi facevano spesso, dopo i manuali: "ok, ma cos'è davvero questa cosa?". I manuali rispondono al come. Nessuno rispondeva al cosa, non per chi come me parte dalla licenza media. Ho pensato che toccasse a me provarci.

Il capitolo che mi ha spaventato di più

Quello sull'etica. Con un manuale, se sbagli un passaggio, il lettore se ne accorge subito perché il prompt non funziona. Con un capitolo sull'etica dell'IA, puoi sbagliare in un modo più silenzioso: dire qualcosa di superficiale su un tema che merita di più. Ci ho messo più tempo di qualsiasi altro capitolo.

Un capitolo riscritto da zero

Quello sulla storia dell'IA, da Turing a oggi. La prima versione era un elenco di date, tecnicamente corretta e noiosa da morire. L'ho buttata via e ricominciata come si racconta una storia vera, con un inizio, una promessa non mantenuta, e una ripartenza. Molto meglio.

Chi l'ha letto prima di tutti

Un piccolo gruppo di iscritti alla newsletter ha letto i primi due capitoli prima ancora dell'uscita. Le loro reazioni mi hanno detto più di qualsiasi mia rilettura se il tono giusto reggeva davvero, o se restava solo nella mia testa.

Uscito sabato, senza cerimonie

Nessun lancio in grande stile. Solo il libro, disponibile, e la speranza che dica qualcosa di utile a chi, come me un anno fa, non sapeva nemmeno da dove cominciare.

Cosa viene dopo

L'ultimo capitolo del libro parla di come continuare a imparare da soli, quando il libro finisce. Vale anche per me: questo saggio chiude un capitolo, non tutto il libro della mia vita, mi sembrava.

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Sebastiano Guglielmi

Lavoro in magazzino. Il resto del tempo scrivo di intelligenza artificiale per chi lavora con le mani.

Dentro "Non è magia, è un attrezzo"

Domani esce il libro. Ecco cosa c'è dentro

Sedici capitoli, scritti nei ritagli di tempo reali di una vita reale. Ve li elenco tutti, così sapete esattamente cosa state per leggere, senza sorprese.

Capitoli 1-3 · Le basi

Perché questo libro, e perché lo scrivo io. La storia raccontata come una storia, da Turing a oggi. Cos'è davvero l'intelligenza artificiale, sgombrando il campo dai film.

Capitoli 4-8 · Come funziona

Come impara una macchina. Le reti neurali, senza il cervello disegnato. Dentro un LLM: cosa succede quando scrivi un prompt. L'intelligenza artificiale generativa. La disciplina dietro le quinte: chi studia questa roba e come.

Capitoli 9-12 · Cosa può e non può fare

Le potenzialità vere, oggi e non domani. I limiti: quello che l'IA non fa e non farà, almeno per ora. L'etica, il capitolo che quasi tutti saltano. Perché ci sembra che ci capisca.

Capitoli 13-16 · Cosa cambia per te

Il lavoro che cambia, senza catastrofismo né favole. Cosa ho capito io, che nessun libro mi aveva detto. Un metodo per continuare a imparare da soli. Come valutare qualunque strumento, incluso quello che uscirà dopo questo libro.

Il libro è disponibile su Amazon, in ebook e cartaceo.

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Sebastiano Guglielmi

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Come impara l'IA, con un pallet rotto

Non gli dici come fare, gli mostri cosa fare

Prova a scrivere, in una lista di regole precise, come riconosci il volto di un amico tra la folla. Non ce la faresti. Non perché non sai farlo, ma perché lo hai imparato vedendo migliaia di volti, senza che nessuno te ne desse un elenco.

Un esempio vero, dal magazzino

Immagina di insegnare a un sistema a riconoscere, da una foto, se un pallet è arrivato danneggiato o integro. Con le regole scritte a mano dovresti descrivere in anticipo ogni tipo di danno possibile: un lavoro enorme, quasi impossibile.

Come impara davvero

Si raccolgono migliaia di foto di pallet, alcuni danneggiati e altri integri, etichettate con la risposta giusta. Il sistema prova a indovinare, sbaglia, si aggiusta un po', e riprova. Ripetuto milioni di volte, impara a riconoscere gli schemi da solo.

Questo è un assaggio del capitolo 4 del mio nuovo libro, "IA dal lavoro vero. Non è magia, è un attrezzo", in uscita ad agosto.

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Sebastiano Guglielmi

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Cosa sono i token, spiegato semplice

Un numero, non una parola

Ti sei mai chiesto cosa succede davvero, nei secondi tra quando scrivi una domanda a ChatGPT o Gemini e quando arriva la risposta? La macchina non "legge" la tua frase come la leggi tu. La trasforma subito in numeri.

Il carico spezzato in colli più piccoli

Prima di elaborare il tuo testo, il sistema lo spezza in pezzetti più piccoli, chiamati token. Un po' come quando in magazzino spezzi un carico troppo grande in colli più piccoli, più facili da maneggiare e da spostare uno alla volta. Una parola comune, come "casa", di solito è un token solo. Una parola rara viene spezzata in due o tre pezzi diversi.

Perché a volte l'IA inciampa

Questo dettaglio spiega perché, a volte, l'IA sembra avere difficoltà con parole poco comuni o inventate: semplicemente, non le ha viste spesso, spezzate in quel modo, durante l'addestramento. Non è magia. È un meccanismo preciso, che si può capire, anche partendo dalla licenza media, come me.

Questo è un assaggio del capitolo 6 del mio nuovo libro, "IA dal lavoro vero. Non è magia, è un attrezzo", in uscita ad agosto.

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