Le due fasi

La prima fase, inaugurata da ChatGPT il 30 novembre 2022, è stata quella dei chatbot: modelli linguistici capaci di conversare in linguaggio naturale, riassumere, tradurre, generare idee. Una rivoluzione percepita soprattutto come linguistica. Per la prima volta parlavamo con una macchina senza bisogno di interfacce complesse. Ma per quanto impressionanti, questi sistemi sapevano parlare, ma non fare.

La seconda fase ha iniziato a prendere forma quando agli stessi modelli sono state date anche delle “mani”: la capacità di usare strumenti per eseguire compiti nel mondo reale.

Però, tra queste due, c’è una fase intermedia: quella dei “modelli che ragionano”. Il 12 settembre 2024 OpenAI rilasciò o1-preview, primo modello della serie “o”: a differenza dei predecessori, non generava una risposta immediata, ma produceva prima una catena di ragionamento interna (chain of thought), invisibile all’utente, e solo dopo la risposta. OpenAI lo descrisse come il passaggio “dal Sistema 1 al Sistema 2” nell’accezione di Kahneman: dal pensiero intuitivo a quello ponderato. Sembrava un’innovazione difficile da replicare velocemente e invece, il 20 gennaio 2025, venne annunciato DeepSeek R1, primo modello open source con capacità comparabili a o1, addestrato a costi radicalmente inferiori.

Il passaggio ai reasoning model è stato la precondizione dell’agentività. Un modello che sa solo rispondere esegue istruzioni. Un modello che sa ragionare può pianificare passi, verificare errori intermedi, correggere la rotta. E così abbiamo visto apparire i primi esempi di agenti come Deep Research (un agente per fare ricerche approfondite sul web), Operator di OpenA, Claude Computer Use di Anthropic (agenti in grado di usare un computer remoto o locale) e Manus.

Il 2026 si è aperto con nuove conferme di questa traiettoria agentiva, con l’arrivo di Claude Cowork e OpenClaw.

• Cowork, derivato da Claude Code, è un agente pensato per i knowledge worker: basta descrivere un obiettivo, dare il contesto e l’agente pianifica i passi da eseguire, legge e crea file sul computer, naviga il web, coordina sotto-agenti che lavorano in parallelo.
• OpenClaw è un progetto open source pensato per un pubblico più specializzato. Si potrebbe definire un framework di orchestrazione che si installa su un server (o in locale) e connette qualsiasi modello linguistico agli strumenti del proprio computer e a servizi (file, browser, email, API). Tutto controllabile via WhatsApp o Telegram. Il successo è stato enorme, ma soprattutto, l’idea implementativa è stata subito ripresa da diverse aziende (la stessa Anthropic ha aggiunto la funzione di controllo remoto ai suoi strumenti).

Siamo lontani dalla perfezione. Ma la direzione è chiara: stiamo andando verso sistemi agentivi sempre più autonomi che non coinvolgono solo il mondo degli sviluppatori, ma che irrompono prepotentemente nella vita lavorativa di tutti i lavoratori della conoscenza.

L’infrastruttura che ha reso tutto possibile

Sotto questa accelerazione, due protocolli stanno costruendo l’infrastruttura dell’economia agentiva.

Il primo è MCP (Model Context Protocol), rilasciato da Anthropic nel novembre 2024 e poi ceduto alla Linux Foundation nel dicembre 2025. È l’equivalente dell’USB-C per l’IA: un connettore universale che permette a qualsiasi modello linguistico di collegarsi a qualsiasi strumento esterno, database, software, servizi web, senza integrazioni su misura. OpenAI, Google, Microsoft, Amazon lo hanno adottato in tempi record.

Il secondo è A2A (Agent-to-Agent), ideato da Google e confluito nella stessa fondazione. Se MCP fa parlare un agente con gli strumenti, A2A fa parlare gli agenti tra di loro. I suoi effetti sono ancora evidenti soltanto nei prodotti Google, ma sono promettenti..

Da prompter a orchestratore cognitivo

Se il chatbot si trasforma in agente, anche noi dobbiamo evolvere. Non basterà più saper scrivere un buon prompt. Bisognerà saper pianificare processi, scomporre obiettivi complessi, valutare risultati intermedi, costruire contesti strutturati, con documenti, dati, vincoli e criteri, che permettano all’agente di lavorare in modo coerente e prevedibile. Dovremmo trasformarci in manager di agenti o orchestratori cognitivi.

Il rischio simmetrico è la delega cognitiva. Con un chatbot ci si poteva permettere richieste approssimative: nel peggiore dei casi si otteneva un risultato mediocre. Con un agente che può compiere decine di azioni concatenate, le istruzioni vaghe potrebbero avere conseguenze più serie.

I professionisti con più valore saranno quelli che sapranno applicare competenze manageriali non a team di persone, ma a squadre di agenti. I dati del mercato del lavoro 2026 già registrano un premio salariale del 56% per chi padroneggia questi strumenti rispetto alla media. Una ricerca della Harvard Business School mostra che dal 2022 le offerte di lavoro per mansioni strutturate e ripetitive, quindi facilmente automatizzabili, sono calate del 13%, mentre la domanda per ruoli analitici, tecnici o creativi (ossia ruoli “aumentati”) è cresciuta del 20%.

Il vantaggio competitivo non si misurerà sulla velocità di esecuzione, ma sulla chiarezza della delega e sulla capacità di visione. Le IA saranno il cervello e le mani di molte attità. A noi il compito di essere gli orchestratori, se ci eserciteremo ad esserlo. La sfida dell’era agentiva non è tecnologica, ma antropologica: riguarda la nostra capacità di restare curiosi e pensanti in un mondo che ci offre, ogni giorno, una ragione in più per non farlo.

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L'articolo La fase 2 dell’intelligenza artificiale: l’opportunità da non perdere proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

È stata una chiacchierata densa, che ha toccato i rapporti di forza tra superpotenze, le strategie dei colossi tech e il ruolo, purtroppo marginale, dell’Europa in questo scacchiere. Ecco i punti chiave e alcune delle riflessioni più “forti” emerse dalla nostra conversazione.

La Cina ha (davvero) vinto?

Il titolo del libro di Alessandro è una provocazione, ma fotografa una realtà innegabile: la Cina ha accumulato vantaggi strutturali enormi. Non si tratta solo di avere i dati o la potenza di calcolo, ma di un capitale umano sconfinato. Milioni di persone vengono formate ogni anno, e la stessa filiera tecnologica e accademica statunitense è ormai profondamente dipendente dai ricercatori di origine cinese.

“La forza della Cina è nel capitale umano: forma letteralmente milioni di persone che pubblicano milioni di paper e dominano ormai la capacità scientifica mondiale… e l’ecosistema statunitense dipende da questi ricercatori.”

Un esempio lampante del dinamismo cinese è il recente caso di DeepSeek. Più che un “killer” di Nvidia, DeepSeek ha dimostrato l’incredibile velocità con cui la Cina può imitare, adattare e lanciare innovazioni, spingendo colossi come Tencent, Alibaba e ByteDance a competere ferocemente all’interno dello stesso ecosistema.

L’eterno dilemma degli Stati Uniti

La strategia americana per l’AI appare spesso contraddittoria: da un lato il contenimento tecnologico (bloccare le esportazioni di chip), dall’altro il pragmatismo commerciale. Come ci ricorda Alessandro, l’analogia con la Guerra Fredda regge poco.

“C’è chi dice che vendere chip alla Cina sia come vendere missili all’Unione Sovietica durante la Guerra Fredda. Il problema è che l’analogia non tiene: ci sono centinaia di miliardi di interscambio e la Cina è fortemente interconnessa nel mercato mondiale. Nessuno di noi può sapere da dove vengano tutti i componenti del sistema Blackwell di Nvidia… ma c’è sempre qualcosa di cinese.”

Questo stallo porta a una curiosa teoria di politica internazionale, molto in voga a Pechino: la Cina sa che per vincere, non deve fare altro che lasciare che l’America si faccia del male da sola, delegittimandosi agli occhi dei suoi stessi alleati.

Nvidia: il camaleonte dei chip

Non potevamo non parlare di Nvidia, l’azienda che in questo momento detta i ritmi dell’intero mercato. Guidata da Jensen Huang dal 1993, Nvidia sta continuamente cambiando pelle. Non è più solo un produttore di GPU, ma una piattaforma, un “assemblatore di lusso” che acquisisce tecnologie e si adatta in tempi record alle nuove esigenze del mercato, come l’inferenza.

Huang è un manager feroce e spregiudicato, ma ha un problema strutturale per il futuro: i suoi più grandi clienti (Google, Microsoft, Amazon) stanno cercando di diventare i suoi più temibili concorrenti.

L’Europa e le sfide energetiche

Mentre l’AI divora energia, la concentrazione dei Data Center sta già creando tensioni socio-politiche. L’Europa ha un ritardo abissale sui semiconduttori, ma ha due assi nella manica su cui puntare:

1. Il vantaggio energetico di paesi con il nucleare (come la Francia) per attrarre investimenti.
2. L’applicazione dell’AI alla robotica, all’automazione industriale e alla “blue economy” (autonomia marittima), dove la cantieristica europea è ancora forte.

E tra i player tech? Secondo Aresu, oggi la migliore strategia ce l’ha Anthropic, che negli ultimi 6 mesi ha dimostrato una superiorità netta nell’aggredire il mercato B2B, costringendo persino OpenAI a rincorrerla.

Se volete approfondire questi scenari, vi invito a guardare l’intervista completa.

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L'articolo Chi dominerà l’AI? La mia conversazione con Alessandro Aresu proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Dopo mesi di incubazione nei Google Labs e disponibilità limitata agli Stati Uniti, Stitch è finalmente accessibile a tutti. Ma cos’è esattamente e come funziona?

Cos’è Stitch e come trasforma i prompt in interfacce grafiche

Stitch è uno strumento che ci permette di creare frontend design (interfacce grafiche per web e mobile) partendo da un semplice prompt testuale, o perfino vocale grazie alla modalità “Live”.

Si basa sui potenti modelli di Google:

• Gemini 1.5 Flash: perfetto per generare progetti HTML in tempi record.
• Thinking with Gemini 1.5 Pro: un modello più avanzato per elaborazioni complesse (seppur leggermente più lento).

Nel video ho messo alla prova Stitch con diverse sfide pratiche. Ho iniziato chiedendo di creare l’interfaccia mobile per un’app di tracciamento di consumi culturali (libri, film, videogiochi). In pochissimo tempo, Stitch non solo ha generato il design system (palette colori, font, icone), ma ha anche creato le schermate (dashboard, discovery, profilo) e un prototipo istantaneo e navigabile.

Dalla creazione alla modalità “Ideate” e “Redesign”

Oltre a generare siti e app da zero (come ho fatto provando a creare una landing page per un consulente AI), Stitch offre due funzionalità incredibilmente utili:

1. La modalità “Ideate” (Ideazione): Se avete un problema ma non un’idea chiara sullo stile, potete chiedere a Stitch di farvi da partner creativo. Il sistema vi proporrà diverse direzioni (es. “minimalista tech”, “dark mode”, “editoriale”) e, una volta scelta la strada, genererà un vero e proprio documento di PRD (Product Requirements Document) prima di passare alla creazione delle schermate.
2. La modalità “Redesign”: Potete caricare lo screenshot di un’app o di un sito esistente (io ho usato l’app complemento del mio libro “Esercizi di Intelligenza Aumentata”) e chiedere uno stravolgimento grafico. Passare da uno stile minimal a uno brutalista e di impatto ha richiesto appena due minuti!

“Stitch porta il web design anche a coloro che non lo fanno di mestiere, e aiuta i professionisti a velocizzare le attività ripetitive per concentrarsi sul controllo strategico e sulla qualità dell’output finale.”

Quando il progetto vi soddisfa, Stitch non vi lascia con in mano solo immagini statiche. Potete esportare il lavoro su Figma, copiare il codice negli appunti o passare l’intero progetto su AI Studio per trasformarlo in un’app funzionante collegando database e modelli IA.

Curiosi di vedere l’app in azione e scoprire tutti i passaggi? Guardate il video tutorial completo

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L'articolo Guida a Stitch: design facile con l’intelligenza artificiale proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Ridurre l’ansia (e raffreddare l’entusiasmo)

Il sottotitolo del libro di Raffaele è un manifesto: l’obiettivo è alleggerire l’ansia di chi rifiuta l’IA (i cosiddetti no-AI) ma, allo stesso tempo, smorzare l’eccessivo entusiasmo di chi la accetta senza alcuno spirito critico. Come dice Raffaele, è la prima volta che interagiamo con una tecnologia usando il linguaggio naturale, e questo ci manda comprensibilmente “fuori giri”. L’importante è cercare un equilibrio razionale, smettendo di chiederci se le macchine siano “veramente intelligenti” o meno, per concentrarci invece su come possiamo usarle consapevolmente nel nostro lavoro quotidiano.

L’importanza delle domande (più che dei prompt)

Prima ancora di diventare esperti di prompt engineering, il vero superpotere oggi è sapersi fare le domande giuste. Perché sto usando questo strumento? Qual è il mio obiettivo? Quali sono i colli di bottiglia dei miei processi aziendali? Raffaele sottolinea che l’IA non è un oracolo dalle cui labbra pendere, ma piuttosto un “compagno di avventure” o un filosofo con cui confrontarsi. Non possiamo aspettare che arrivi l’esempio perfetto calato nel nostro specifico settore: dobbiamo fare uno sforzo di astrazione per capire come applicare le logiche dell’IA al nostro contesto.

Creatività: aumentata o sostituita?

Delegare un intero processo all’IA atrofizza il nostro “muscolo” creativo. Ma se manteniamo la regia e usiamo gli strumenti per superare il blocco del foglio bianco o esplorare punti di vista diversi, otteniamo una creatività aumentata. Per capire se stiamo delegando troppo, dobbiamo chiederci: “Riesco ancora a iniziare un’attività da solo senza ChatGPT?”

La trappola della produttività e l’era degli “Agenti”

L’obiettivo di usare l’IA non dovrebbe essere per forza fare di più e lavorare senza sosta. Dovrebbe aiutarci a lavorare meglio, permettendoci magari di automatizzare compiti noiosi per reinvestire tempo prezioso nelle relazioni umane e con i clienti.

Inoltre, abbiamo discusso di come il mercato stia evolvendo. Raffaele mi ha raccontato il suo “effetto wow” nel passaggio da strumenti conversazionali come ChatGPT a piattaforme agentiche (come Claude Code), capaci non solo di chattare ma di eseguire task, operare sui file e portare a termine compiti in autonomia.

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L'articolo Quale mindset per l’IA? L’opinione di Raffaele Gaito proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Tra le varie opzioni disponibili, Claude di Anthropic si distingue per la sua eccezionale versatilità e per la capacità di utilizzare strumenti esterni. Nel video che ho girato, ho testato i tre metodi principali per effettuare un’analisi competitiva dei profili Instagram (in questo caso, applicata ai principali operatori energetici italiani: Enel, Plenitude, Edison e Sorgenia).

Metodo 1: la chat

Il primo approccio è quello più intuitivo: inserire un prompt nella chat di Claude (o nell’ambiente Cowork) chiedendo di analizzare specifiche pagine Instagram. Il sistema proverà a estrarre dati come bio, formati frequenti e messaggi chiave. Tuttavia, questo metodo si scontra spesso con i blocchi anti-scraping di Instagram. Claude cercherà di aggirare il problema effettuando ricerche web alternative, ma il risultato sarà un report basato su dati parziali, utile solo per una panoramica molto superficiale.

Metodo 2: il plugin Chrome di Claude

Un livello più avanzato prevede l’utilizzo dell’estensione ufficiale di Claude per Chrome. Chiedendo esplicitamente all’AI di utilizzare il plugin, Claude “prenderà il controllo” del browser, navigando attivamente sulle pagine Instagram dei competitor ed estraendo le informazioni richieste simulando un utente umano. Il risultato è un report decisamente più strutturato, con dettagli sui contenuti promozionali, sul tono di voce e sull’identità digitale del brand. Il lato negativo? Navigare in questo modo consuma moltissimi token, rendendo l’operazione poco efficiente dal punto di vista dei costi operativi del modello.

Metodo 3: l’approccio agentivo con le API (Apify)

Il metodo definitivo, che garantisce dati profondi senza bruciare token inutilmente, è l’integrazione con un servizio esterno di scraping via API, come Apify. Ecco come procedere:

1. Creare un account su Apify e individuare lo strumento “Instagram Scraper”.
2. Copiare il proprio Personal API Token dalle impostazioni di Apify.
3. In Claude Cowork, aggiungere Apify tra i connettori personalizzati e inserire la chiave API.
4. Fornire a Claude un prompt in cui si richiede esplicitamente di utilizzare Apify per lo scraping.

In questo modo, Claude attiverà l’attore di Apify per scaricare un numero preciso di post (es. gli ultimi 20, 50 o 100) da ogni profilo. Il report finale sarà un’analisi esecutiva di altissimo livello, comprensiva di panoramiche comparative precise, individuazione del formato dominante per ogni brand (es. Reels vs Caroselli), calcolo dell’engagement, mappa del tono di voce e raccomandazioni strategiche basate su dati reali e corposi.

L’uso agentivo dell’Intelligenza Artificiale, delegando task specifici a connettori esterni, rappresenta il vero salto di qualità per chi lavora nel marketing.

Per vedere la procedura passo-passo e l’impostazione dei connettori all’interno dell’interfaccia di Claude, vi rimando all’approfondimento video.

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L'articolo Come analizzare i social dei competitor con Claude proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Codex è un’applicazione desktop che si appoggia all’abbonamento di ChatGPT Plus. Lavora per progetti, creando un ambiente di lavoro direttamente all’interno delle cartelle del nostro computer. Ma la vera rivoluzione per i marketer, introdotta di recente, è la modalità multi-agente.

Un’intera redazione aumentata a portata di prompt

Nel mio ultimo test, ho voluto spingere Codex oltre i tradizionali compiti di sviluppo, chiedendogli di orchestrare una vera e propria “redazione virtuale” per il riadattamento di un articolo (un pezzo originariamente scritto per la newsletter Appunti).

Invece di affidare l’intero lavoro a un solo modello, ho istruito il sistema affinché dividesse e delegasse il processo a quattro sub-agenti paralleli, ognuno con un ruolo ben definito:

1. L’Analista: incaricato di leggere il testo sorgente, estrarne le idee chiave, la struttura argomentativa, le citazioni più forti e i dati concreti.
2. Lo Strategist: con il compito di individuare gli angoli editoriali più interessanti e i target di pubblico ideali per la distribuzione del contenuto.
3. Il Social Copywriter: focalizzato sulla scrittura pratica di tre varianti di post per piattaforme diverse (X, LinkedIn e Facebook).
4. L’Avvocato del Diavolo: il ruolo più critico. Il suo compito è mettere in discussione le proposte degli altri agenti, evidenziando passaggi banali o generici e suggerendo come rendere il taglio più originale e controintuitivo.

Una volta completato il lavoro parallelo, l’agente principale raccoglie tutto il materiale, valuta le critiche dell’avvocato del diavolo e produce un file di sintesi direttamente nella cartella di progetto. Il risultato è un pacchetto editoriale completo di insight, l’angolo editoriale raccomandato e i post definitivi pronti per la pubblicazione.

L’uso di agenti paralleli che collaborano e si criticano a vicenda alza notevolmente la qualità dell’output finale, allontanandosi dal classico testo “standard” generato dall’IA.

Per vedere nel dettaglio l’esecuzione del prompt e tutti i passaggi operativi all’interno dell’interfaccia di Codex, vi rimando al video completo.

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L'articolo Creare una redazione di Agenti IA con Codex proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Le recenti implementazioni, basate sull’architettura dei server MCP (Model Context Protocol), aprono scenari estremamente interessanti per l’ottimizzazione delle attività quotidiane di ogni marketer.

Integrazione con Meta Ads Manager

La connessione diretta tra Manus e l’Ads Manager consente un’analisi granulare delle performance pubblicitarie in tempi ridotti. L’agente non si limita a estrarre dati, ma è in grado di:

• Identificare inefficienze: analizzare il budget sprecato su specifici segmenti o posizionamenti (come i tablet o l’Audience Network).
• Elaborare Action Plan: proporre step azionabili per migliorare il CTR e il costo per visualizzazione della pagina di destinazione.
• Generare Dashboard: trasformare i risultati in report formattati o mini-siti web per una consultazione rapida delle metriche chiave.

Manca ancora la possibilità di pianificare una campagna Meta dall’interfaccia di Manus, ma arriverà sicuramente.

Analisi Competitiva e Ricerca

Sfruttando l’accesso alla Meta Ads Library e al Google Ads Transparency Center, Manus permette di monitorare la strategia pubblicitaria dei competitor. In pochi minuti, è possibile ottenere un report che sintetizza il numero di annunci attivi, i messaggi chiave utilizzati e i domini di riferimento, facilitando la comprensione del contesto competitivo.

Automazione e Gestione Instagram

Sul fronte della gestione organica, l’integrazione con Instagram permette di delegare all’AI l’intero ciclo di vita di un contenuto:

1. Analisi delle performance: valutazione dell’engagement rate degli ultimi mesi e suggerimenti sui formati più efficaci (Reels, caroselli o immagini singole).
2. Creazione di asset: generazione di immagini tipografiche o fotorealistiche di alta qualità grazie alla collaborazione tra Meta e modelli avanzati di generazione visiva.
3. Pubblicazione diretta: scrittura di copy, selezione degli hashtag e posting automatizzato direttamente dall’ambiente di lavoro di Manus.

Questi strumenti rappresentano un salto qualitativo nella gestione dei flussi di lavoro, riducendo i tempi di analisi e permettendo ai professionisti di concentrarsi sulla strategia di alto livello.

Per una dimostrazione pratica di queste funzionalità e per vedere Manus all’opera vi consiglio il mio ultimo video.

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L'articolo Come usare Manus con Instagram e Meta Ads Manager proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Io ho spiegato i meccanismi tecnici e le scelte di sviluppo che portano i chatbot ad avere un “carattere” definito. Nello specifico, ho sottolineato che:

• è difficile distinguere nettamente le caratteristiche di stile dei modelli perché hanno una natura probabilistica, quindi difficilmente daranno sempre la stessa identica risposta ad una domanda complessa
• Lo stile dipende dal fine-tuning: nella fase iniziale di training, i modelli di intelligenza artificiale sono quasi tutti uguali, poiché vengono esposti allo stesso bacino di miliardi di testi. È nella successiva fase di affinamento (fine-tuning) che gli ingegneri danno un tono conversazionale ai modelli e una loro “personalità” assumono una vera e propria “personalità”.
• L’utente può personalizzare lo stile aggiungendo delle istruzioni personalizzate nelle “Impostazioni”
• Natura probabilistica: Hai ricordato che un chatbot, proprio per come è programmato, raramente darà la stessa identica risposta a una domanda complessa.

L'articolo Come scegliere un chatbot: mia intervista al Messaggero proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Il problema, quasi sempre, non è lo strumento. È il prompt. O meglio, è l’approccio istintivo a una tecnologia che invece richiede strategia, pensiero e, soprattutto, allenamento. Per questo ho deciso di lanciare un nuovo progetto: Palestra di IA dove IA sta sia per Intelligenza Artificiale che per Intelligenza Aumentata, quella a cui tendere.

Come funziona la Palestra di IA

L’idea della Palestra nasce dal mio libro “Esercizi di intelligenza aumentata“. Mi sono reso conto che la teoria ha bisogno di un ancoraggio pratico quotidiano. Se non alleniamo il nostro modo di dialogare con queste “intelligenze aliene”, rischiamo l’atrofizzazione del nostro organo più prezioso: il cervello.

L’IA non deve renderci pigri, ma più attivi. Ma per potenziare la nostra intelligenza serve disciplina ed esercizio.

La Palestra di IA non è una libreria di prompt pronti da copiare e incollare (quelli servono a poco se non capisci la logica). È un luogo dove sfidare te stesso attraverso quattro discipline: testi (per imparare a lavorare con ChatGPT, Claude, Gemini), immagini, video, flussi e agenti (per chi vuole progettare automazioni complesse).

Il metodo è semplice. Ogni giorno il sistema seleziona un esercizio per ogni disciplina:

1. Scegli una disciplina
2. Leggi il brief proposto (ad esempio: “Sei uno studente che deve strutturare un tema”)
3. Scrivi il tuo prompt e clicchi su “Valuta il prompt”
4. Un allenatore (il modello Gemini) valuta la tua performance assegnandoti un voto e spiegandoti dove puoi migliorare, mostrandoti anche un “prompt modello” da studiare.
5. Facendo esercizi si ottengono anche dei trofei virtuali visibili nella sezione “Progressi”.

Un progetto creato attraverso “Vibe Coding”

Una nota interessante per i più curiosi: ho sviluppato questa web app senza saper scrivere codice. Ho usato la tecnica del vibe coding, ossia ho descritto le funzionalità e l’estetica a Google AI Studio (per il prototipo) e poi ho migliorato il codice usando Antigravity (che mi ha guidato anche nell’agganciare l’app a Firebase).
È la prova che, se sai come “parlare” alla macchina, i limiti di quello che puoi costruire si spostano incredibilmente in avanti.

Altra nota di design: ho creato in background un’animazione che mostra due reti di colore diverso (simboleggiano l’intelligenza umana e quella artificiale) che quando si incontrano producono un’effetto ondulatorio e si contaminano.

La palestra è completamente gratuita e pensata per essere usata anche da mobile. Provala e fammi sapere che ne pensi.

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L'articolo Palestra di IA: esercizi quotidiani per imparare ad usare l’intelligenza artificiale proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Questo, ovviamente, non vuol dire che Claude non sia un ottimo modello linguistico. Ho evidenziato, infatti, che potrebbe essere preso in seria considerazione soprattutto per la sua declinazione Code e Cowork. La prima è un ambiente di sviluppo per coder e la seconda è un ambiente per i knowledge worker, di cui ho parlato più volte qui.

Qui la registrazione della puntata, il mio intervento è dal minuto 10.

L'articolo Il momento di Anthropic: intervista a Radio24 proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Durante il mio intervento, ho voluto condividere alcuni spunti pratici per non subire passivamente le tecnologie dell’IA generativa, ma per trasformarle in veri e propri alleati. Spesso tendiamo a usare strumenti come ChatGPT o Gemini come se fossero delle semplici calcolatrici evolute o dei risponditori automatici. La vera sfida, invece, è imparare a collaborare con loro per raggiungere quella che chiamo “intelligenza aumentata” (e di cui parlo nel mio libro).

Ecco le tre regole d’oro, tratte dai miei esercizi, che ho proposto ai ragazzi per allenare la creatività:

• Esplorazione: non bisogna farsi frenare dalla pigrizia. Bisogna testare i limiti della macchina facendo le richieste più insolite.
• Direzione: le intelligenze artificiali vanno guidate, non subite. Fare una domanda semplice o scrivere un prompt poco dettagliato ci darà risposte generiche.
• Dialogo: questi strumenti sono progettati per conversare. Non accontentatevi della prima risposta. Continuate a dialogare. Si innescherà una co-creazione affascinante tra voi e la macchina.

C’è però un rischio enorme che non dobbiamo mai sottovalutare, come ho ricordato rispondendo a una domanda arrivata da una scuola di Pavia: la delega totale senza controllo. Possiamo farci aiutare dall’IA a strutturare una ricerca o a scrivere codice informatico, ma non dobbiamo mai atrofizzare il nostro spirito critico. Il risultato finale deve essere sempre nostro, verificato e appropriato. Oggi più che mai, di fronte a video fotorealistici o immagini generate dal nulla, l’arma più potente a nostra disposizione resta sempre la stessa: coltivare il dubbio e controllare maniacalmente le fonti.

È stato un momento di grande arricchimento e riflessione sul futuro dell’educazione e del lavoro. Se volete recuperare l’intero dibattito e ascoltare tutti gli interventi, trovate la registrazione completa qui sotto.

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L'articolo Scuola e IA: intervento alla Fondazione Corriere della Sera proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

I valori sono riferiti al mese di dicembre 2025 e riguardano l’audience da web e app, su qualsiasi dispositivo. La base degli utenti ha età compresa tra i 18 e i 74 anni, quindi i dati sono un po’ sottostimati rispetto al reale utilizzo.

Quasi 15 milioni di italiani usano le app di IA

Il dato che colpisce subito è quello aggregato: a dicembre 2025, quasi 15 milioni di italiani tra i 18 e i 74 anni hanno utilizzato almeno una delle app di intelligenza artificiale monitorate, pari al 35% della popolazione online in quella fascia d’età.
Ad aprile erano circa 12,8 milioni (il 30%). Va ricordato che aprile del 2025 è stato un mese con molti giorni di ferie che potrebbero aver fatto calare l’uso delle app. La media annuale 2025 si attesta a 12,7 milioni di utenti, più del doppio rispetto alla media 2024 (5,2 milioni).
Un raddoppio secco in un solo anno, che testimonia come l’intelligenza artificiale sia passata dalla fase di curiosità a quella di uso ricorrente.

ChatGPT supera i 10 milioni: lo usa quasi un italiano su quattro

ChatGPT ha chiuso dicembre 2025 con 10,1 milioni di utenti unici, pari al 23,6% della popolazione 18-74 anni. Rispetto ad aprile 2025, quando ne contava 8,8 milioni, la crescita è stata del 14%. Ma il dato più eloquente è il confronto con dicembre 2024, quando gli utenti erano 5,5 milioni: in dodici mesi l’app di OpenAI ha quasi raddoppiato la propria base (+82%). La media mensile del 2025 (8,8 milioni) è due volte e mezza quella del 2024 (3,5 milioni).

Per quanto riguarda il tempo di utilizzo, ChatGPT si conferma il chatbot più coinvolgente: 1 ora e 47 minuti per persona al mese a dicembre 2025, sostanzialmente stabile rispetto ad aprile (1 ora e 48 minuti). Un segnale di maturità nell’uso, non più solo esplorativo ma integrato nelle abitudini.

La grande rimonta di Gemini e l’ascesa di Perplexity

La novità più interessante è il recupero di Google Gemini. Ad aprile contava 2,8 milioni di utenti; a dicembre ne ha 6 milioni, con una crescita del 115%. La penetrazione sulla popolazione 18-74 è passata dal 6,6% al 14,1%. In pratica, Gemini ha più che triplicato la base rispetto a dicembre 2024 (+307%), consolidandosi nettamente come secondo chatbot in Italia.
Anche il tempo d’uso di Gemini è aumentato significativamente: dai 23 minuti per persona di aprile ai 51 minuti di dicembre. Un segnale che non si tratta solo di curiosi occasionali, ma di utenti che iniziano a farne un uso più strutturato.
Probabilmente l’integrazione sempre più profonda nell’ecosistema Google sta pagando.

Perplexity è la sorpresa dell’anno: da 268.000 utenti ad aprile a 1,57 milioni a dicembre (+486%). Il tempo d’uso è di 49 minuti per persona (10 minuti in meno rispetto ad aprile).
Nel corso del 2025 è passato da nicchia a strumento riconosciuto, complice probabilmente il posizionamento come “motore di ricerca IA” e gli accordi di co-marketing con aziende come TIM e PayPal (che prevedono l’uso gratuito per un anno e che potrebbero averne “drogato” il risultato).

Grok, il chatbot di Elon Musk, mostra numeri in forte crescita relativa: dai 52.000 utenti di aprile ai 656.000 di dicembre. Più interessante ancora il tempo d’uso, passato da 12 minuti a un’ora e 12 minuti per persona, un segno di engagement reale. Probabilmente frutto dell’integrazione spinta dentro X.

Subito dietro spunta Meta AI, il chatbot di Zuckerberg integrato nelle sue app e fruibile anche via web. Gli utenti che lo usano da sito web sono 543.000, mentre ad aprile erano 135.000. Il tempo speso è di 20 minuti. Impossibile rilevare quanti attivino il bot dentro WhatsApp, Facebook, Instagram.

Copilot frena, DeepSeek si sgonfia

Sorprende la frenata di Copilot che, nonostante l’integrazione con la suite Microsoft, ha raggiunto il picco ad aprile 2025 con 2,7 milioni di utenti, per poi scendere progressivamente a 1,8 milioni a dicembre (–33%). Il tempo di utilizzo per persona è però cresciuto, da 19 a quasi 34 minuti.

Anche DeepSeek, che aveva fatto scalpore a inizio anno con il suo modello open-source, mostra un calo netto: dal picco di 924.000 utenti a febbraio si è scesi a 325.000 a dicembre (–65%). L’effetto curiosità sembra esaurito.

Claude di Anthropic cresce modestamente in valori assoluti (da 221.000 ad aprile a 283.000 a dicembre, +28%), con un tempo d’uso interessante di 52 minuti per persona, il più alto tra i chatbot generalisti dopo ChatGPT, Grok e Perplexity. Segno che si tratta di un prodotto molto apprezzato da chi lo usa, ma che fatica a farsi conoscere dal grande pubblico.

Character AI, piattaforma atipica di chatbot, ha subito una perdita di utenti considerevole, da 128.000 a 62.000 Tuttavia, conferma il suo status di app più coinvolgente in assoluto: 16 ore e 20 minuti per persona al mese a dicembre 2025. Un dato che, pur in calo rispetto alle quasi 20 ore di aprile, resta impressionante: i chatbot relazionali catturano chi li usa in un modo che non ha paragoni con altri strumenti digitali.

Le app creative di IA più usate in Italia

Nel panorama delle app di IA per la creatività, il quadro è meno roseo. Se si eccettua Freepik, che è un servizio molto variegato che comprende anche applicazioni di IA generativa per le immagini e i video, i numeri restano di nicchia e, in molti casi, in calo rispetto ad aprile.
Suno si conferma l’app creativa pura più usata con 354.000 utenti a dicembre (+6% su aprile) e un tempo d’uso che è cresciuto in modo significativo: da 1 ora e 3 minuti a 1 ora e 43 minuti per persona. Il merito è anche delle funzioni di ascolto di brani altrui che la rendono una sorta di “Spotify dell’IA”.

Eleven Labs, specializzata nella manipolazione sonora e vocale, cresce a 135.000 utenti (+24% su aprile). Le note dolenti arrivano dalle app per la generazione di immagini e video: Leonardo.AI crolla del 64% (da 101.000 ad aprile 25 a 36.000 a dicembre 25), Runway del 70%, Ideogram del 67%. Anche Kling, che ad aprile sembrava in crescita con 79.000 utenti, scende a 34.000. Midjourney si attesta a 34.000 utenti, in calo del 23%. 

Il mio sospetto è che la generazione di immagini e video stia venendo assorbita dai chatbot principali (ChatGPT e Gemini offrono entrambi funzioni di generazione visiva integrate), rendendo meno necessario l’uso di app specializzate e standalone, se non per i professionisti.

In definitiva, i dati di dicembre 2025 raccontano un mercato che si sta strutturando. La fase della sperimentazione sta sfociando in quella della selezione. Poche app crescono molto (ChatGPT, Gemini, Perplexity), alcune trovano la loro nicchia (Suno, Claude, Grok), molte perdono terreno.

Tre le dinamiche principali da tenere d’occhio

• la concentrazione verso i grandi ecosistemi. OpenAI e Google stanno attraendo la maggior parte degli utenti, grazie all’integrazione nei prodotti che la gente già usa; 
• l’effetto “winner takes most” nelle app creative, dove la generazione di immagini e video sta migrando dentro i chatbot generalisti, a scapito delle app verticali;
• il consolidamento dell’engagement. Chi usa l’IA lo fa con più costanza e per più tempo. Il passaggio dall’uso sporadico a quello abituale, che ad aprile indicavo come la sfida dei mesi successivi, sta effettivamente avvenendo. Almeno per i primi della classe.

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L'articolo Le app di intelligenza artificiale più usate dagli italiani (dicembre 2025) proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Le novità dei nuovi modelli

I nuovi modelli sono stati pensati per diversi caso d’uso:

• GPT 5.3 (Instant): È ideale per le attività quotidiane e le domande semplici. È migliorato molto nel tono (ora più umano) e nella capacità di ricercare e riassumere informazioni dal web. È utilizzabile anche dagli utenti gratuiti, seppur con un limite di 10 messaggi ogni 5 ore.
• GPT 5.4 (Thinking): Pensato per le attività complesse. Eccelle nella strategia, nella scrittura di codice, nell’uso di strumenti esterni e nel computer use (capacità di navigare sul web e usare software in autonomia). Risulta anche più efficiente, consumando meno token per completare le operazioni.
• GPT 5.4 Pro: Una versione specifica per il coding avanzato, riservata a chi possiede l’abbonamento Pro da 200$ al mese.

Anche le finestre di contesto hanno subito un bell’upgrade: si parte dai 16.000 token per gli utenti gratuiti, passando a 32.000 token quando si seleziona GPT 5.3 e si un abbonamento a pagamento, fino ad arrivare ai 256.000 token quando si usa GPT 5.4. Solo con la versione Pro si arriva a 400.000 token (1 milione di token si possono raggiungere solo attraverso l’utilizzo via API).

Nel mio video ho testato i modelli su vari fronti, dalla logica alla capacità di generare presentazioni pptx e fogli xlsx, passando per il coding.

Siamo di fronte a un aggiornamento incrementale: mancano forse i grandi “effetti wow” a cui eravamo abituati, ma questo accade perché siamo arrivati a un livello già altissimo. La vera innovazione nei prossimi mesi non sarà nel singolo output testuale, ma nella capacità di questi modelli di collegarsi a processi complessi, usare strumenti esterni e percepire il contesto lavorativo in autonomia.

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Se chiedevamo a NotebookLM di analizzare i documenti forniti e confrontarli con le ultimissime notizie cercate in tempo reale sul web, il sistema andava in crisi. Poteva rispondere solo basandosi sulla sua knowledge base interna. Ora, però, Google ha introdotto una novità fondamentale che supera questo ostacolo: l’integrazione diretta di NotebookLM all’interno di Gemini.

Come superare i limiti di NotebookLM con Gemini

Se aprite l’app di Gemini (sia da web che da mobile) e cliccate sul pulsante “+” per aggiungere un allegato, noterete una nuova voce: NotebookLM. Dato che i due strumenti condividono lo stesso account Google, Gemini è ora in grado di accedere direttamente ai vostri “quaderni”.

Questo sblocca possibilità enormi che prima erano precluse:

1. Confronto tra documenti interni e web in tempo reale Ho fatto un test con un mio Notebook dedicato all’impatto dell’AI sulla produttività. Importandolo in Gemini (usando il modello Gemini 1.5 Pro), ho chiesto di cercare sul web le ultimissime notizie e di confrontarle con i dati dei miei documenti. Il risultato? Gemini ha analizzato i miei paper, ha navigato in rete trovando gli ultimi dati del World Economic Forum del 2026, e ha incrociato le informazioni, confermando le mie tesi con numeri aggiornati a oggi.

2. Unire e interrogare più Notebook contemporaneamente In NotebookLM non è possibile far dialogare due quaderni diversi. In Gemini sì. Ho importato il mio Notebook sulla produttività e un secondo Notebook sull’impatto dell’AI sul PIL. Ho chiesto un riassunto congiunto e il sistema ha condensato decine di documenti complessi in un’unica risposta strutturata. Pensate alle potenzialità aziendali: incrociare manuali di prodotto con le linee guida del brand tone of voice in un solo prompt.

3. Creare artefatti interattivi con la funzione Canvas Sempre partendo dai due Notebook incrociati, ho chiesto a Gemini di generare un sito web interattivo con i grafici delle ricerche. Sfruttando la funzione Canvas, l’AI si è comportata da sviluppatore web, scrivendo il codice e restituendomi un mini-sito pronto, completo di quiz interattivi e link alle fonti.

Il vero “potere segreto”: creare Gem super-personalizzati

L’integrazione più potente, a mio avviso, riguarda la creazione dei Gem (i mini-chatbot personalizzati di Gemini). Quando si crea un Gem, gli si forniscono delle istruzioni e una base di conoscenza. Ora, in quella base di conoscenza, è possibile inserire interi NotebookLM.

Vi faccio un esempio pratico: ho creato il Tutor del corso per gli studenti del mio percorso formativo “ChatGPT & C.“. Nelle istruzioni ho definito il suo ruolo, e come “conoscenza” gli ho agganciato il NotebookLM che contiene tutte le mie slide, le trascrizioni delle lezioni e i materiali di approfondimento. Ora, grazie alla finestra di contesto da 1 milione di token di Gemini, gli studenti possono chattare con un Tutor che conosce a menadito ogni mia singola parola, capace di fargli quiz mirati e correggere i loro prompt basandosi esattamente su ciò che ho spiegato a lezione.

L’accoppiata NotebookLM e Gemini è una vera svolta per la produttività.

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Se non ne avete ancora sentito parlare, Claude Cowork è l’ambiente desktop ideato da Anthropic appositamente per i knowledge worker. Mentre per gli sviluppatori esiste “Claude Code”, Cowork è stato pensato per i professionisti della conoscenza che vogliono dialogare con gli ultimi modelli di intelligenza artificiale sfruttando capacità agentive. Può, in pratica, leggere, scrivere dati e svolgere task complessi direttamente all’interno delle cartelle del nostro computer.

Cosa sono i Plugin di Claude Cowork?

I plugin non sono altro che collezioni di skill (competenze). Aprendo la barra laterale dell’applicazione, troviamo una sezione dedicata in cui è possibile esplorare e installare plugin creati dalla stessa Anthropic per vari settori: Marketing, Produttività, Customer Support, Analisi Dati, Finanza e molto altro.

Per il nostro test, ho installato il plugin Marketing. Cosa contiene? Una serie di comandi (come la Brand Review, il Competitive Brief, il SEO Audit, ecc.) e connettori con applicazioni di terze parti come Slack, Canva, Notion o HubSpot.

La cosa davvero interessante è che il cuore di queste skill è un semplice file di testo in formato Markdown (.md) che contiene le istruzioni del sistema. Questo significa che sono altamente personalizzabili. Possiamo aprirle con un editor di testo, modificarle in base alle esigenze della nostra azienda, o addirittura farci aiutare dallo stesso Claude per riscriverle.

Il mio test pratico: lancio di un corso di formazione

Per metterlo alla prova, ho deciso di simulare un’attività reale: un’analisi di mercato e un piano di lancio per il mio corso ChatGPT & C. – Start.

Gli ho dato accesso alla cartella contenente i dettagli del mio corso e gli ho chiesto di:

1. Leggere le mie informazioni.
2. Fare una ricerca sui competitor italiani che offrono corsi sui chatbot per marketer.
3. Produrre una tabella comparativa, identificare i gap di posizionamento e trovare gli elementi differenzianti.

Per farlo, ho richiamato il comando /competitive brief utilizzando il modello Claude 3.5 Sonnet, attivando il ragionamento esteso.

I risultati e il mio consiglio

Claude Cowork si è messo al lavoro, pianificando le attività, leggendo i miei file e cercando informazioni online in parallelo sui vari erogatori di corsi. Alla fine mi ha restituito un documento Word completo, individuando un gap interessantissimo: la maggior parte dei competitor sotto i 200€ si limita a ChatGPT, mentre il mio corso copre ChatGPT, Gemini, Claude e Copilot, includendo anche la community.

Da qui, gli ho fatto elaborare un piano editoriale di due settimane per la promozione su LinkedIn, Facebook e Newsletter, chiedendogli infine di scrivermi i testi per i social, per i blog e per le campagne Ads.

La mia opinione onesta? Sulla capacità di scrittura, sintesi e strategia, Claude Sonnet si conferma eccezionale. Produce piani ben strutturati e testi pronti all’uso. Tuttavia, la fase di ricerca online è ancora il suo punto debole rispetto ai competitor.

Il consiglio: Fate prima una ricerca approfondita con sistemi come Google Gemini o la funzione Deep Research di ChatGPT. Poi, salvate quei risultati nella vostra cartella e dateli in pasto a Claude Cowork per la fase di analisi competitiva e creazione della strategia. Insieme, creano un flusso di lavoro imbattibile.

Vi lascio al video, ma se volete imparare a padroneggiare questi strumenti e a creare workflow simili, date un’occhiata al mio corso ChatGPT & C.

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Da tempo qui sopra parlo di Vibe Marketing e Vibe Coding: la capacità di dare istruzioni in linguaggio naturale per ottenere risultati complessi. È esattamente quello che possiamo fare oggi per realizzare un sito web o un’app in pochi minuti, senza scrivere una singola riga di codice. Ci sono tantissimi software, potenziati da modelli linguistici, che permettono di farlo. Io ho testato Horizons di Hostinger che ha deciso di promuovere il mio video.

Che cos’è Hostinger Horizons?

Horizons è uno strumento all-in-one potente e intuitivo. Riunisce in un’unica interfaccia le capacità di un intero team di sviluppo. Sfruttando modelli linguistici di ultima generazione, la piattaforma traduce le nostre richieste testuali in un sito web o in un’applicazione pronti all’uso, già ottimizzati per la SEO e per le conversioni. E la buona notizia è che comprende perfettamente l’italiano, supportando ben 80 lingue.

Come funziona: 3 modi per creare il tuo sito

L’interfaccia è ridotta all’essenziale: un box in cui inserire il nostro prompt. A seconda del livello di personalizzazione che cerchiamo, possiamo procedere in tre modi:

1. Partire da un template: Horizons offre tanti modelli predefiniti per siti web e app (ad esempio per agenzie creative). Basta selezionarne uno e chiedere all’assistente AI di modificarne i colori, i testi o persino l’intero tema.
2. Generazione da prompt: possiamo descrivere esattamente ciò che vogliamo. Con un prompt strutturato (assegnando un ruolo all’AI, definendo l’estetica, la palette cromatica e la struttura della pagina), l’intelligenza artificiale genererà intere sezioni animate, layout complessi in stile scrollytelling e testi accattivanti in linea con il nostro tono di voce.
3. Clonare uno stile da un’immagine: questa è una delle funzioni più sorprendenti. Avete in mente lo stile di un sito che vi piace? Vi basta caricare uno screenshot e chiedere all’AI di trasformare la vostra landing page applicando quell’esatta estetica, replicando colori pastello, forme o effetti visivi specifici.

Un ecosistema pronto per il business

Horizons non si limita all’estetica. La piattaforma permette di integrare facilmente funzionalità avanzate per trasformare il sito in un vero e proprio business online:

• Integrazione E-commerce: creazione rapida di un negozio online con carrello, pagine prodotto e checkout.
• Pagamenti: connessione guidata con Stripe per accettare transazioni.
• Database e Login: integrazione fluida con Supabase per far registrare gli utenti e gestire le funzioni di backend.

Quanto costa e come iniziare

Una volta completato il design, la pubblicazione avviene letteralmente con un solo clic. Potete appoggiarvi a un dominio temporaneo fornito da Hostinger oppure collegare immediatamente il vostro nuovo dominio personalizzato.

Hostinger offre diversi piani di abbonamento in base ai crediti AI di cui avete bisogno mensilmente per generare e modificare i siti. Il piano base parte da 6,99€ al mese. Se volete mettere alla prova la piattaforma, nella descrizione del video trovate un link preferenziale e un codice sconto del 10%.

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Nel mio ultimo video ho deciso di metterlo alla prova esplorando funzionalità nascoste, facendo test complessi e mettendolo a confronto con la versione Pro. Ecco cosa ho scoperto!

Modello Veloce vs Modello Ragionamento: Nano Banana 2 è incredibilmente rapido, specialmente se si utilizza il “modello veloce” che salta la fase di pianificazione. Ma se si opta per l’impostazione “ragionamento”, il sistema si prende qualche istante in più per definire meglio la composizione e lo stile della foto, offrendo un risultato più curato. Ricordatevi che la versione Pro (riservata agli abbonati) non si può invocare direttamente all’inizio, ma si può usare solo in un secondo momento, cliccando sui tre puntini dopo aver generato la prima immagine.

Ancoraggio alla Realtà e ai Documenti Personali Una delle feature più strabilianti di questo aggiornamento è la capacità di collegarsi in tempo reale al web o ai nostri database privati:

• Web Grounding: gli ho chiesto di cercare in rete l’attuale classifica del medagliere delle imminenti Olimpiadi Invernali di Milano-Cortina 2026 e di crearne un’infografica. Il modello ha pescato dati aggiornati e loghi direttamente dalla rete.
• Integrazione con Notebook LM: potete ancorare il modello alle vostre informazioni. Gli ho dato in pasto le fonti del mio corso caricate su Notebook LM, e ha generato un’ottima infografica utilizzando solo il materiale delle mie slide.

Dallo Schizzo all’Editing Avanzato. Se lavorate con bozze concettuali, Nano Banana 2 si rivela utilissimo. Ho caricato uno schizzo grossolano per una copertina YouTube e lui l’ha trasformato in un’immagine completa. Si comporta molto bene anche con l’editing mirato dell’immagine, riuscendo a rimuovere testi indesiderati o addirittura a tradurre scritte sui muri.

Fotografia di Prodotto. Questo è un test che interesserà a molti professionisti: ho caricato tre angolazioni diverse di un modello reale di scarpa e gli ho chiesto di creare una pubblicità in stile “Urban Pop”. Il risultato? Ha riprodotto alla perfezione tutti i dettagli, cuciture comprese, inserendo il prodotto in un nuovo contesto in modo realistico. Uno strumento utilissimo per evitare continui scatti fotografici e variare i contesti visivi per i propri prodotti in produzione!

Risoluzione 4K: Nano Banana 2 ha anche la capacità di generare immagini in risoluzione 4K, ma attualmente questa funzione è disponibile solo tramite chiamate API (ad esempio appoggiandosi a piattaforme esterne come Flora).

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Infatti, a livello globale, i marketer stanno sfruttando questo “motore di intenti” attraverso azioni pubblicitarie mirate (usando la piattaforma adv di Reddit) e aprendo “subreddit” brandizzati. Peccato che in Italia il fenomeno non sia stato ancora messo a fuoco dagli uffici marketing.

Su questo tema mi hanno chiesto un parere Fabio Grattagliano e Giampaolo Colletti per Il Sole 24 Ore. Vi riporto le domande e le risposte originali e il link all’articolo uscito lunedì 2 marzo.

Dal tuo osservatorio sui social media: quante aziende stanno realmente utilizzando Reddit in modo strategico oggi nel mondo e quante, invece, in Italia?

Nel mondo, l’uso strategico è massiccio: Reddit ha generato 1,48 miliardi di dollari di ricavi nel 2025 (il 93% deriva direttamente dalla vendita di spazi pubblicitari). Brand che lo integrano nella propria pianificazione: Oreo (ha sfruttato la piattaforma, per lanci di prodotto in co-branding con Star Wars, utilizzando formati di “takeover” visivo su subreddits a tema fantascientifico), Levi’s, Škoda, Maybelline, ZDF.
In Italia, Reddit ha avuto una crescita dell’81% nell’ultimo anno e oggi si attesta su 11 milioni di utenti.
Nel nostro paese mi risultano poche campagne, tra queste quella di Fineco Bank che puntava ad acquisire clienti (aprire un conto online e incoraggiarlii a fare trading online) in un periodo di bassa stagionalità.

Possiamo parlare di una presenza ancora sperimentale dei brand italiani su Reddit oppure di un vero presidio strutturato delle community? E quali settori stanno investendo di più?

In generale i settori Tech, Telco, Finanza e Gaming sono quelli che investono di più. Ma in Italia le aziende non hanno ancora compreso la potenzialità della piattaforma. Eppure le citazioni dei loro brand sono frequenti da parte degli utenti. Sarebbe buona norma iniziare con un monitoraggio delle conversazioni per poi impostare la giusta strategia di intervento diretto o attraverso pianificazione adv.

Reddit segna il passaggio da comunicazione verticale a comunicazione orizzontale: cosa cambia concretamente per i brand rispetto a piattaforme come Instagram o TikTok? In che modo lo storytelling diventa conversazione più che narrazione?

Su TikTok o Instagram il brand impone una narrazione estetica asimmetrica. Su Reddit, rete orizzontale, la gerarchia si azzera a favore del voto comunitario. Il brand smette di fare monologhi aziendali e deve dialogare, accettando il contraddittorio, offrendo utilità reale e adottando un approccio vulnerabile al quale pochi sono pronti.

In Italia Reddit è ancora percepito sempre meno come piattaforma “di nicchia”. Ma perché diventa oggi una scelta strategica delle aziende? E che differenza c’è tra fare content marketing e fare community storytelling in un subreddit?

È strategico per l’intento di ricerca: gli algoritmi di Google, e oggi anche i chatbot,  premiano le discussioni autentiche di Reddit. Il content marketing classico è monodirezionale e attira traffico sul sito. Il community storytelling scompone il messaggio e lo inserisce nelle community preesistenti per creare empatia e fornire utilità.

Perché le aziende devono accettare di perdere il controllo del messaggio quando entrano in spazi conversazionali autentici e come non perderlo totalmente?

Devono accettarlo perché l’autenticità è la regola del gioco nelle community. Per non perdere il controllo servono tre pilastri: monitoraggio in tempo reale e risposte sincere, usando account consolidati (che vanno costruiti nel tempo) e dichiarando apertamente la propria identità (e anche le proprie fragilità).

Come evolverà in futuro questo ecosistema?

Sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale per l’analisi contestuale, la piattaforma sta già sperimentando l’integrazione di “Caroselli per lo Shopping guidati dall’IA” innestati organicamente direttamente all’interno dei risultati di ricerca interna e delle pagine di discussione.
In questo scenario, quando un utente utilizzerà la barra di ricerca di Reddit per un intento di acquisto, il sistema non si limiterà a fornire i thread di discussione storici ma affiancherà un carosello nativo per l’acquisto diretto dei prodotti menzionati nei commenti con il sentiment più elevato.
In questo modo si riduce la frizione all’acquisto (il cosiddetto “frictionless path-to-purchase”), chiudendo il ciclo della transazione all’interno di un ambiente digitale che l’utente già percepisce come fidato.

L'articolo Reddit sottovalutato in Italia: mia intervista su Il Sole 24 Ore proviene da Vincos di Vincenzo Cosenza.

Abbiamo fatto una lunga chiacchierata su come sta cambiando il nostro rapporto con l’informazione, con la politica e, non da ultimo, con le nuove tecnologie. Ecco alcuni degli spunti più interessanti che sono emersi.

Dalla “Post-verità” alla “Post-affidabilità”

Spesso sentiamo dire che viviamo nell’era della post-verità, ma Giovanni introduce un concetto molto più profondo: siamo entrati nell’era della post-affidabilità. Il problema alla radice non è solo distinguere il vero dal falso, ma la profonda crisi di fiducia verso le istituzioni, la scienza e i media tradizionali. Se non ci fidiamo più del nostro interlocutore, ogni discorso nasce già polarizzato e orientato allo scontro, trasformando l’altro non in un avversario con cui discutere, ma in un nemico.

La scomparsa dei corpi intermedi e l’accelerazione dei social

Come siamo arrivati a questo punto? Una delle cause principali è la scomparsa dei cosiddetti “corpi intermedi” (come i partiti tradizionali e i sindacati), sostituiti da una politica fatta di leaderismo e disintermediazione. In questo scenario, i social media hanno fatto da acceleratore: gli algoritmi privilegiano i contenuti emotivi e polarizzanti, trasformando i politici in veri e propri influencer e gli elettori in fandom (e anti-fandom). A questo si aggiunge una manipolazione a bassa intensità, quotidiana e continua, che logora lentamente la nostra fiducia in ciò che vediamo.

La “Fringe Democracy” e il potere dei margini

Un altro tema affascinante del libro è la Fringe Democracy. Oggi i margini della comunicazione (spazi meno regolamentati come Telegram o certe chat di WhatsApp) sono diventati luoghi dove nascono e prosperano visioni alternative, dal complottismo a posizioni anti-mainstream. Il cortocircuito avviene quando queste tesi marginali vengono improvvisamente sdoganate al centro del dibattito pubblico, ad esempio nei talk show di prima serata. Tuttavia, i margini non sono solo negativi: storicamente, movimenti cruciali come l’ecologismo o il femminismo sono nati proprio lì. La vera sfida per la democrazia è capire come integrare chi si sente escluso senza legittimare la disinformazione.

L’Intelligenza Artificiale come “Partner Comunicativo”

Infine, non potevamo non parlare di Intelligenza Artificiale generativa. Come si inserisce l’IA in questi flussi di comunicazione? Giovanni sostiene che più che usarla come un semplice “oracolo” a cui chiedere la verità, dovremmo imparare a considerarla un partner comunicativo con cui discutere. Questo richiede un enorme sforzo educativo: dobbiamo addestrare noi stessi al pensiero critico e a formulare le giuste richieste. C’è poi un grande tema di regolamentazione e di rischio tecnocratico: è giusto che il dibattito pubblico e le istituzioni siano sottomessi alle regole di mercato e agli algoritmi decisi da pochi colossi tecnologici?

Per esplorare queste domande, le possibili soluzioni (come l’educazione al dibattito nelle scuole e il fact-checking civico) e molto altro, vi invito a guardare l’intervista completa.

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L’IA ha la tendenza strutturale a darci sempre ragione e a non contraddirci mai apertamente. Questo deriva probabilmente dalla fase di post-training (Reinforcement Learning from Human Feedback), in cui i modelli vengono addestrati a compiacere le preferenze degli interlocutori umani. Se da un lato i modelli più recenti stanno migliorando, dall’altro ricevere un perenne “sì” blocca il nostro spirito critico.

Come possiamo fare per forzare l’IA a non assecondarci e a stimolare un vero confronto? Ecco 5 tecniche (e relativi prompt) per abbattere la condiscendenza.

Per testare queste tecniche ho utilizzato una tesi volutamente provocatoria: “Penso che dormire 8 ore sia sopravvalutato, i veri leader dormono 4 ore per essere produttivi”.

1. L’Avvocato del Diavolo

Il metodo più semplice e conosciuto. Assegniamo all’IA un ruolo preciso di contrasto per evitare che assecondi le nostre affermazioni.

Il Prompt:

"Voglio che tu agisca come avvocato del diavolo. Per ogni opinione che esprimo, non confermarla; invece, forniscimi i due argomenti più forti che un esperto del settore userebbe per smontare la mia tesi."

L’IA smetterà di compiacerti e ti offrirà subito il punto di vista scientifico e manageriale opposto, dimostrando ad esempio come dormire poco non sia segno di leadership, ma di cattiva gestione.

2. Preempting Prompting

Questa tecnica serve ad annullare i bias impliciti che inevitabilmente inseriamo nelle nostre domande, dichiarandoli apertamente fin dall’inizio.

Il Prompt:

"Sto per farti una domanda su un argomento su cui ho un'opinione forte, ma ho bisogno di una tua analisi neutrale. Ignora qualsiasi bias implicito nella mia prossima frase e rispondimi basandoti solo su dati oggettivi, come se non sapessi chi sono o cosa penso."

3. Il Critico Spetato

Possiamo dare all’IA delle regole ferree per trasformarla in un revisore analitico. Un consiglio extra: potete inserire queste regole direttamente nelle Istruzioni Personalizzate (Custom Instructions) di ChatGPT. In questo modo, il comportamento critico diventerà la norma per ogni vostra chat, senza doverlo riscrivere ogni volta.

Il Prompt:

"D'ora in poi azzera la tua tendenza alla condiscendenza. 1. Se faccio un'affermazione, trattala come ipotesi, verifica e chiedi le prove. 2. Se sei d'accordo con me, spiega perché con ragionamenti e controargomenti considerati. 3. Se non sei sicuro, dillo chiaramente e indica cosa servirebbe per esserlo. 4. Niente complimenti o validazioni emotive non richieste. 5. Priorità: accuratezza > gentilezza."

4. Lo “Steelmanning”

Avete presente la fallacia dello “Straw man” (l’uomo di paglia), in cui si ridicolizza la tesi avversaria per vincerla facilmente? Lo Steelmanning è l’esatto opposto: chiediamo all’IA di costruire l’argomentazione più forte possibile (“di acciaio”) contro di noi.

Il Prompt:

"Non essere d'accordo con me. Invece, pratica lo steelmanning sulla visione opposta alla mia. Costruisci la versione più forte, logica e convincente della controparte e presentamela."

È un modo eccellente per scoprire punti ciechi del nostro ragionamento che altrimenti l’IA avrebbe appiattito per farci contenti.

5. Il Dibattito con Giudice

Questa è forse la tecnica più affascinante: trasformare il prompt in un’aula di tribunale, facendo fare tutto all’Intelligenza Artificiale.

Il Prompt:

"Facciamo un dibattito sulla mia tesi [inserire tesi]. Una Parte A difende la mia posizione, una Parte B la attacca in modo forte. Infine, agisci come un Giudice che decide chi vince e perché, indicando cosa manca per decidere meglio."

Il risultato sarà un’analisi che non solo contrappone le visioni, ma ne valuta la solidità logica e metodologica, offrendovi un verdetto distaccato.

Evitare la sycophancy è fondamentale per usare questi strumenti come veri e propri “sparring partner” cognitivi e non come semplici specchi delle nostre opinioni. Trovi tutto spiegato nel mio video.

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