“Perché tutti usano l’AI, ma pochissimi sanno guidarla”
L’AI non è più un giocattolo
Da quando è stata rilasciata online la prima versione di ChatGPT nel 2022 ad oggi ho sentito tante volte il commento: “questa roba non fa per me, non serve a niente”, oppure “ho provato a usarlo ma non funziona, non fa quello che gli chiedo”; in alcuni casi era sicuramente vero, ma oggi non abbiamo più tra le mani solo un giocattolino divertente. La continua ricerca e l’investimento nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa hanno portato risultati tangibili che non si possono ignorare.
In questi ultimi mesi sempre più persone la usano nel lavoro e nella vita quotidiana, ad esempio per fare un biglietto d’invito personalizzato per il compleanno dei figli, oppure per scrivere una mail difficile al proprio amministratore di condominio, o ancora per capire come fare la dichiarazione dei redditi. Prendiamo però il caso d’uso più comune e generico: la ricerca web. Quando facciamo una qualsiasi ricerca su Google, il primo elemento che compare sullo schermo è l’AI overview, ovvero una sintesi che risponde alla nostra richiesta e viene generata sul momento per noi.
Anche Meta ha scelto di integrare Meta AI su WhatsApp, mentre Microsoft ha rinominato l’app hub Microsoft 365 in Microsoft 365 Copilot e la tendenza è chiara: le grandi aziende tecnologiche stanno integrando l’AI generativa in tutte le interfacce software che siamo abituati ad utilizzare perché l’obiettivo è semplificare i processi e aumentare la produttività. Questo processo di integrazione dell’AI, però, non implica automaticamente la crescita delle competenze necessarie per utilizzarla con successo.
Adozione – Tutti la usano, pochi la capiscono
Quando parliamo di adozione, intendiamo una cosa semplice: lo strumento è entrato nelle nostre abitudini e viene utilizzato.
Nel 1962 il sociologo Everett Rogers definisce la curva di adozione dell’innovazione come il processo attraverso cui una nuova tecnologia si diffonde in una società, passando da un piccolo gruppo di pionieri, detti innovatori e primi adottanti, fino alla maggioranza della popolazione. Secondo questo modello l’AI generativa si trova attualmente nella fase della maggioranza anticipata: ha superato il confine critico oltre il quale una tecnologia smette di essere percepita come sperimentale e diventa uno strumento normale, accessibile e accettato.
Alcuni mesi fa si è discusso della possibile bolla dell’intelligenza artificiale, alimentando tensione e incertezza, ma il rilascio degli ultimi modelli di linguaggio di grandi dimensioni, come Claude Opus 4.7, GPT 5.5 e DeepSeek 4, ha riportato il dibattito su un piano concreto: se prima c’erano dubbi sulla replicabilità dei casi d’uso, oggi possiamo confermare la fattibilità e dimostrare la trasversalità dell’AI sia nell’ambito delle competenze che in quello professionale.
Così, la barriera d’ingresso all’adozione dell’AI generativa è stata ulteriormente abbassata perché l’utilizzo di una chatbot è alla portata di chiunque abbia un dispositivo connesso a internet e i casi d’uso si stanno diffondendo molto velocemente grazie ai social. Nonostante questo, il primo problema da risolvere riguarda l’efficacia dei risultati che si ottengono perché
La potenza è nulla senza il controllo.
Questo slogan della famosa pubblicità Pirelli riassume in modo magistrale la necessità di conoscenza per scaricare a terra il potenziale e con l’AI sta succedendo proprio questo.
Slop – Il costo nascosto dell’adozione senza competenza
Il termine SLOP è entrato nel linguaggio comune legato all’AI ed è usato per indicare contenuti generati di bassa qualità, spesso generati in modo automatico. In alcuni casi lo slop è ricercato per diventare virale, ma nella stragrande maggioranza dei casi resta un prodotto digitale senza valore per l’economia dei dati.
I sistemi di AI generativa hanno una sola funzione: generare. Rispondono alla richiesta dell’utente seguendo l’obiettivo della plausibilità e non della qualità, perché i contenuti generati devono sembrare verosimili, e coerenti come quelli realizzati da un umano. Le chatbot non hanno controlli interni di qualità perché il risultato è generato seguendo la probabilità che le parole siano legate tra loro, secondo analisi statistiche su enormi quantità di testi.
Quando usiamo una chatbot l’unico strumento di controllo è il prompt. La competenza linguistica e il buonsenso aiutano a costruire richieste efficaci, ma bisogna essere consapevoli di dialogare con una macchina che ha imparato a simulare una conversazione attraverso la matematica. Non c’è comprensione o ragionamento umano, non c’è empatia e, se non affiniamo le nostre richieste, otteniamo risposte vuote e ci troviamo velocemente immersi nell’AI slop.
Per ottenere risultati più allineati alle aspettative, superare il senso di frustrazione dato dall’inefficacia e dalla perdita di tempo è fondamentale imparare a scrivere i prompt, non ci sono altre strade.
Molto spesso i progetti di AI falliscono perché manca un metodo di uso coerente, non per la tecnologia. La vera ironia? Con un semplice prompt, la stessa chatbot può aiutarci ad avere metodo.
Il problema oggi non è l’AI, ma la nostra capacità di guidarla.
Consapevolezza tecnologica – Capire per non subire
Se il prompt è il timone della nostra barca, per poterla governare è fondamentale comprenderne la struttura. Questo non significa diventare ingegneri, come per saper governare una barca non serve saperla costruire, ma serve avere una conoscenza solida sull’ecosistema AI.
Domande come:
sono abituali quando si inizia a usare l’AI generativa e non trovano una risposta chiara, perché questi strumenti, per funzionare al meglio, hanno bisogno di lavorare sui dati di contesto. Si può scegliere uno strumento perché in generale è considerato il migliore per risolvere determinati problemi, ma può capitare che, per noi e il nostro contesto, non sia efficace, mentre un altro meno blasonato si adatti meglio alla nostra esigenza.
L’AI è un ecosistema complesso e non ci sono risposte giuste in assoluto. Conoscerlo con la giusta profondità ci permette di sviluppare la consapevolezza tecnologica necessaria per orientare e governare l’adozione efficace di strumenti generativi.
Il compito dell’umano – Guidare lo scopo
Lo sviluppo tecnologico sta correndo molto veloce e siamo tutte e tutti avventurieri all’interno di questa rivoluzione dell’AI generativa. L’ultima ondata di sviluppo ci ha portato la possibilità di installare e utilizzare sui nostri dispositivi agenti AI, che agiscono in autonomia per raggiungere l’obiettivo che gli assegniamo.
Sembra fantascienza, eppure è realtà e navigando su YouTube si trovano tutorial per tutto: dall’installazione al controllo dei costi, dal miglioramento delle performance di un agente alla creazione di team completi.
Il miraggio del “tutto è possibile senza sforzo” ci accompagna sempre all’orizzonte del nostro viaggio, ma la soluzione c’è: ascoltare, studiare, provare e confrontarsi.
Il corso AI Fundamentals Deep Immersion di H-FARM Business School ha l’obiettivo di sbloccare il tuo potenziale AI inespresso fornendoti tutti gli elementi necessari e sufficienti ad aumentare la tua consapevolezza tecnologica.
Le macchine non hanno uno scopo di per sé, ed è sempre l’umano che lo definisce.
Solo tu puoi decidere se e come usare l’AI, ricordalo sempre.
