AI e aziende...
Come ho già raccontato altrove, sono un nerd che, per vocazione, ha iniziato a lavorare nel mondo digitale ormai oltre 25 anni fa. Ne ho viste di tutti i colori ma, nonostante ciò, continuo a nutrire una insana passione per la trasformazione digitale che ci sta cambiando profondamente, a folle velocità, senza che molti se ne rendano conto. Per evitare di fare la fine della rana cotta a fuoco lento, cerco di raccontare quel che accade sotto i nostri occhi.
1. «Bisogna imparare a usare l’intelligenza artificiale». E sticazzi?
È una delle classiche banalità che, ormai, chiunque di noi sente ripetere più o meno ogni giorno.
Potremmo quasi inventare una categoria apposita: le banalità da AI.
Facciamo un gioco. Provate a contare quante volte avete sentito una di queste frasi in metropolitana, sul treno, al mare, al lavoro, a scuola, durante una cena o, habitat naturale della sentenza definitiva, davanti alla macchinetta del caffè.
L’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro.
L’intelligenza artificiale distruggerà il mondo.
Fra qualche anno non servirà più studiare.
ChatGPT ormai sa fare praticamente tutto.
Basta sapere scrivere il prompt giusto.
Chi non usa l’AI resterà indietro.
Con l’AI faremo in un’ora quello che prima richiedeva una giornata.
E naturalmente non può mancare quella che sta rapidamente conquistando un posto accanto a “non esistono più le mezze stagioni”:
l’AI non sostituirà le persone, ma le persone che usano l’AI sostituiranno quelle che non la usano.
Il problema delle banalità è che spesso hanno una caratteristica: ci danno fastidio, ma contengono almeno un pezzetto di verità.
E anche la frase da cui siamo partiti, bisogna imparare a usare l’intelligenza artificiale, non fa eccezione.
IN fondo il problema non è la frase ma la domanda che viene subito dopo: che cosa significa, esattamente, “saper usare l’intelligenza artificiale”?
Significa conoscere ChatGPT?
Saper scrivere un prompt?
Avere un abbonamento a tre chatbot diversi? Io li ho, quindi sono iscritto al club?
Sapere generare un’immagine?
Seguire quotidianamente le novità e conoscere il nome dell’ultimo modello uscito mezz’ora fa?
Oppure dovremmo imparare Python, costruire agenti, automatizzare processi e diventare tutti, più o meno consapevolmente, tecnici dell’intelligenza artificiale?
Probabilmente nessuna di queste risposte, presa da sola, è quella giusta.
Per la maggior parte delle persone che lavorano, infatti, il punto non sarà diventare esperti di intelligenza artificiale.
Sarà diventare più competenti nel proprio lavoro anche grazie all’intelligenza artificiale: è una distinzione molto meno sottile di quanto possa sembrare.
Perché conoscere venti strumenti, collezionare prompt o sapere quale chatbot abbia vinto l’ultima gara sui benchmark non significa necessariamente saper utilizzare bene l’AI nel proprio lavoro.
La vera domanda, allora, non è più:
«Sai usare ChatGPT?»
Ma:
«Quali competenze servono per lavorare bene con l’intelligenza artificiale nel mio lavoro?»
Secondo me è da qui che conviene partire.
2. L’AI sta diventando una competenza trasversale
Per capire quali competenze servano davvero, conviene partire da un paragone semplice.
Ci sono strumenti che, a un certo punto, smettono di essere percepiti come “tecnologia” e diventano semplicemente parte del lavoro.
È successo con la posta elettronica, i motori di ricerca, i fogli di calcolo, le piattaforme per conference call... Forse qualcuno pensa che, oltre a sapere inviare un messaggio, archiviarlo nelle cartelle della posta in arrivo, voi dobbiate essere edotti su SPF, DKIM e DMARC? In ufficio qualcuno vi ha chiesto di imparare i principi di implementazione di standard di trasporto sicuro per impedire attacchi di tipo downgrade sulla cifratura SMTP?
Con l’intelligenza artificiale sta probabilmente accadendo qualcosa di simile.
Usare l'AI non significa che tutti dovranno diventare esperti di machine learning, conoscere l’architettura dei modelli linguistici o passare le serate a discutere delle differenze tra un modello e l’altro.
Significa, molto più semplicemente, che sempre più professioni incorporeranno strumenti basati sull’AI nelle proprie attività quotidiane.
Chi lavora nel marketing può utilizzarli per fare ricerca, organizzare informazioni, sviluppare idee e adattare contenuti.
Un commerciale può prepararli per analizzare un cliente, sintetizzare documenti o preparare un incontro.
Chi lavora in amministrazione può usarli per riordinare informazioni, lavorare su tabelle, predisporre bozze e procedure.
La lista potrebbe continuare a lungo, ma il punto non è compilare un catalogo infinito di possibili utilizzi.
Il punto è un altro: l’AI non sta diventando una professione per tutti. Sta diventando una competenza trasversale dentro molte professioni.
Ed è proprio qui che nasce uno degli equivoci più frequenti.
La competenza AI non sostituisce la competenza professionale.
Si appoggia su di essa.
Un commercialista che conosce perfettamente il proprio mestiere può usare l’AI per lavorare meglio. Un chatbot, invece, non diventa commercialista perché gli abbiamo scritto un prompt molto dettagliato.
Lo stesso vale per un copywriter, un avvocato, un insegnante, un tecnico o un responsabile marketing.
Più conosciamo il nostro lavoro, più siamo in grado di capire se una risposta è utile, incompleta, banale o semplicemente sbagliata.
E più l’AI diventa potente, più questa capacità di giudizio acquista valore.
Per questo la prima domanda da porsi non è quali strumenti imparare.
È quali capacità dobbiamo sviluppare per usare bene questi strumenti dentro ciò che già sappiamo fare.
3. Capire cosa può fare l’AI, e cosa no
Prima ancora del prompting serve una competenza più elementare: capire che cosa stiamo usando.
Un chatbot può scrivere, sintetizzare, confrontare, organizzare informazioni e aiutarci a ragionare su un problema. Ma può anche sbagliare, inventare una fonte, fraintendere un contesto o produrre una risposta molto convincente e completamente falsa.
Non serve conoscere l’architettura di un modello linguistico. Serve sapere che una risposta ben scritta non è automaticamente una risposta vera.
Questa consapevolezza di base viene spesso definita AI literacy ed è probabilmente il primo gradino di qualsiasi competenza sull’intelligenza artificiale.
4. Saper definire il problema
Molti risultati mediocri attribuiti all’AI nascono in realtà prima ancora di aprire il chatbot.
Nascono quando noi stessi non sappiamo bene cosa vogliamo ottenere.
“Scrivimi un testo sul nostro prodotto” è una richiesta.
“Devo spiegare questo prodotto a un responsabile acquisti che non lo conosce, mettendo in evidenza tre vantaggi e senza usare un linguaggio tecnico” è già un problema definito molto meglio.
Prima di imparare formule magiche per i prompt, quindi, conviene imparare a chiarire obiettivo, destinatario, informazioni disponibili e risultato atteso.
5. Saper dare buone istruzioni
A questo punto entra in gioco il prompting.
Non come disciplina esoterica, ma come capacità di comunicare bene con uno strumento.
Un buon prompt fornisce contesto, spiega l’obiettivo, indica eventuali vincoli e chiarisce il formato della risposta.
E soprattutto non pretende necessariamente di ottenere tutto al primo colpo.
Si può chiedere una prima versione, correggerla, aggiungere informazioni, cambiare approccio.
Il prompting efficace assomiglia più a una conversazione di lavoro che all’inserimento di una password segreta.
Quale AI per cosa?
Non esiste una sola intelligenza artificiale migliore delle altre. La domanda utile è: quale strumento è più adatto al lavoro che devo fare?
| Se devo... | Mi serve soprattutto... |
|---|---|
| Conversare, ragionare, creare testi o sviluppare idee |
Un chatbot generalista Per dialogare, elaborare informazioni, scrivere, sintetizzare e sviluppare contenuti. |
| Lavorare su documenti e fonti specifiche |
Uno strumento AI documentale Per interrogare materiali forniti, confrontare documenti e mantenere il legame con le fonti. |
| Cercare informazioni aggiornate sul web |
Ricerca web o AI Search Per trovare informazioni recenti, consultare fonti e verificare ciò che emerge dalla ricerca. |
| Lavorare dentro gli strumenti che uso già ogni giorno |
Un’AI integrata nel mio ecosistema di lavoro Per intervenire direttamente su email, documenti, file, riunioni e applicazioni aziendali. |
6. Saper verificare
Questa è probabilmente la competenza meno spettacolare e una delle più importanti.
Se utilizziamo l’AI per scrivere una mail informale, un errore può essere irrilevante.
Se la utilizziamo per una ricerca, un documento destinato a un cliente, un’analisi o una decisione aziendale, cambia tutto.
Bisogna imparare a controllare dati, fonti e affermazioni, distinguendo ciò che il modello sa da ciò che sta semplicemente costruendo in modo plausibile.
In altre parole: l’AI può accelerare il lavoro, ma non può assumersi la responsabilità del risultato al posto nostro.
Serve ancora fare fatica in prima persona.
7. Scegliere lo strumento adatto
Un altro errore frequente è cercare “la migliore intelligenza artificiale”.
La domanda più utile è: migliore per fare cosa?
ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM e gli strumenti di ricerca basati sull’AI hanno capacità, ecosistemi e punti di forza differenti.
Non occorre conoscerli tutti nei minimi dettagli.
Serve invece acquisire abbastanza familiarità da capire quando conviene usare un chatbot generalista, quando lavorare su documenti e fonti specifiche e quando è preferibile una normale ricerca sul web.
Anche scegliere lo strumento giusto per le vostre esigenze fa parte della competenza: Gemini, ad esempio, ha un vantaggio competitivo dato dal fatto che lavora su tutto l'ecosistema Google. Questo potrebbe essere interessante se voleste evolvere verso la famosa ai agentiva che lavori autonomamente su alcuni processi, ma potrebbe esserlo molto meno se non voleste o poteste, per ragioni contrattuali o di privacy, lasciare "in giro" materiali che raccontino dei vostri progetti.
8. Integrare l’AI nel proprio modo di lavorare
C’è una differenza importante tra usare ogni tanto ChatGPT e integrare l’AI nel proprio lavoro.
Nel primo caso facciamo domande occasionali.
Nel secondo iniziamo a inserirla dentro sequenze di attività, abitualmente.
Per esempio: raccolgo informazioni, le organizzo, chiedo una sintesi, verifico i risultati, produco una prima bozza e la revisiono.
Oppure: parto da un articolo, ricavo una newsletter, preparo alcuni post e adatto il linguaggio ai diversi canali.
Il vero salto di produttività arriva quando l’AI smette di essere una curiosità e diventa un passaggio consapevole dentro un processo.
9. Sapere cosa non affidare all’AI
Saper usare uno strumento significa anche sapere quando fermarsi.
Documenti riservati, dati personali, informazioni sui clienti, password, materiale interno o contenuti sensibili non dovrebbero essere copiati automaticamente nel primo chatbot disponibile.
E, soprattutto, gli LLM possono essere configurati secondo le proprie esigenze.
Strumenti e contratti diversi offrono livelli diversi di protezione dei dati, ma il principio generale resta semplice: prima di caricare un’informazione, chiediamoci se siamo autorizzati a condividerla e dove finirà.
La sicurezza non è una competenza separata dall’uso dell’AI. Ne fa parte.
Prima di premere Invio
Un chatbot può essere utilissimo, ma non tutto ciò che abbiamo sullo schermo dovrebbe finire dentro una conversazione con l’AI.
- Sto condividendo dati personali?
- Ci sono informazioni riservate?
- Il documento appartiene a un cliente?
- Sto inserendo dati aziendali interni?
- Ci sono credenziali o informazioni di accesso?
- So come questo strumento gestisce i dati che invio?
Se anche una sola risposta è sì, conviene fermarsi un momento e verificare prima cosa si sta condividendo, con quale strumento e a quali condizioni.
10. Non tutti hanno bisogno delle stesse competenze
Un amministrativo, un grafico, un commerciale e un avvocato non utilizzano l’AI nello stesso modo.
Esiste però un nucleo comune: capire gli strumenti, formulare richieste chiare, verificare le risposte e usare correttamente i dati.
Poi arrivano le competenze specifiche.
Chi lavora con molti documenti avrà bisogno di approfondire ricerca e analisi.
Chi produce contenuti dovrà lavorare su tono, briefing e revisione.
Chi gestisce dati potrà concentrarsi su tabelle, analisi e automazioni.
Per questo parlare genericamente di “corso AI” può significare tutto e niente.
Dalla competenza al metodo
Non tutti devono imparare la stessa AI
Le competenze di base sono comuni, ma il modo in cui l’intelligenza artificiale entra nel lavoro cambia da persona a persona, da ruolo a ruolo e da azienda ad azienda. WebdoAcademy nasce proprio per questo: trasformare strumenti e concetti in competenze applicabili al lavoro reale.
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11. Come si imparano queste competenze?
La risposta meno affascinante è anche quella più realistica: usando gli strumenti.
La pratica serve, la formazione è importante, ma entrambe funzionano molto meglio quando sono accompagnate da un metodo.
Provare un chatbot ogni tanto insegna qualcosa.
Usarlo su problemi reali, confrontare i risultati, capire perché una richiesta ha funzionato e un’altra no, verificarne gli errori e modificare il proprio approccio insegna molto di più.
Tutorial, autoformazione e corsi possono aiutare, ma hanno senso soprattutto quando portano rapidamente dall’esempio astratto al lavoro quotidiano.
12. La competenza AI più importante
Fra qualche anno probabilmente dire “so usare l’intelligenza artificiale” suonerà strano quanto oggi dire “so usare Internet”.
Non sarà importante conoscere il nome di ogni nuovo modello o collezionare centinaia di prompt.
Conterà saper scegliere quando usare l’AI, darle le informazioni giuste, valutarne il risultato e inserirla intelligentemente dentro il proprio lavoro.
Forse, quindi, possiamo salvare almeno una delle banalità da AI con cui abbiamo iniziato.
Sì, bisogna imparare a usare l’intelligenza artificiale.
A patto di ricordarsi che il vero obiettivo non è diventare più bravi a parlare con un chatbot.
È diventare più bravi a fare il proprio lavoro.
