Oltre il mito dell'AI magica: guida pratica alla realtà

Come sfruttare l'AI ogni giorno, senza cadere nelle illusioni

Original in Italian; automatic translation into English available here.

Intro

Mi rendo conto che, giorno dopo giorno, sto usando l’AI generativa sempre di più.

Non per inseguire l’ultima moda, né per scrivere articoli al posto mio, ma per supportare attività quotidiane, tra finalità professionali e utilizzi personali. Dove poi il confine, per chi lavora nel mondo dati & AI, spesso è molto sfumato.

In questo articolo voglio raccontare come sta cambiando il mio rapporto con l’AI, cosa funziona davvero nella pratica, e quali strumenti sto trovando più utili. Partirò da alcune fonti che ho trovato straordinarie per la mia comprensione dei possibili utilizzi dell’AI, per poi entrare nel merito della mia esperienza diretta, da utente abituale di alcuni di questi strumenti.

E più approfondisco, più vado in profondità… più penso che questo midwit meme¹ sia calzante:

Le basi: cosa fa Andrej Karpathy

Difficile non partire con Andrej Karpathy, co-creatore del primo corso di Deep Learning a Stanford, poi founding member di OpenAI, in seguito responsabile per 5 anni dell’AI in Tesla. Ma soprattutto, eccellente formatore, non solo per audience tecniche.

Il video seguente, pubblicato a fine Febbraio 2025 e con oltre un milione di visualizzazioni superate in un mese, riassume benissimo tante modalità per utilizzare la GenAI. Penso sia davvero un must!

Che sia per un uso tecnico (agevolare la scrittura di codice), per supportare l’apprendimento di qualsiasi cosa (come una lingua straniera), per la ricerca di informazioni all’interno di documenti personali o sul Web, Karpathy ci fornisce una sua prospettiva sulle possibilità esistenti e sui tool di mercato, col suo stile inconfondibile: chiaro, accessibile, ma profondo e non banale.

Una vista di sistema: l’Anthropic Economic Index

Per avere una vista più ampia, penso che il miglior punto di partenza sia l’Anthropic Economic Index, uno studio di Anthropic su come viene usata la sua Intelligenza Artificiale (Claude), a ragione considerata un’eccellente alternativa a ChatGPT di OpenAI.

L’articolo con cui è stato presentato merita assolutamente una lettura. L’approccio seguito è geniale: il team di Anthropic è partito da milioni di “conversazioni” fatte dai propri utenti con Claude, le ha anonimizzate e le ha poi classificate per tema, secondo una tassonomia standard che riassume molti compiti lavorativi.

Ne è emerso un quadro interessante - riporto solo due dei tanti spunti validi.

Il primo è che oltre il 37% dell’uso di Claude è legato all’ambito matematico/informatico: personalmente penso sia più dovuto ad una maggior propensione delle persone in questi settori ad usare soluzioni innovative, piuttosto che ad un intrinseco match migliore tra le capacità dell’AI e i task informatici. O detto in altri termini: è solo questione di tempo prima che l’AI venga largamente utilizzata anche in tanti altri settori.

Il secondo punto è che nel 57% dei casi l’AI è stata utilizzata per collaborare con un’attività umana, mentre nel restante 43% c’è stata una delega di un compito, col fine di automatizzarlo nel suo insieme. Un dato che mi fa riflettere anche rispetto al mio utilizzo personale, drasticamente più sbilanciato sul primo approccio.

C’è tanto altro: dopo aver letto l’articolo introduttivo, si può entrare nel merito del paper corrispondente (Which Economic Tasks are Performed with AI - Evidence from Millions of Claude Conversations) o meglio ancora si possono scaricare tutti i dati (sono open) e analizzarli direttamente.

Il mio utilizzo in prima persona

Lasciamo un attimo da parte un mito come Karpathy e un lavoro favoloso come quello di Anthropic su cui si potrebbe approfondire per ore… ed entriamo nella vita di tutti i giorni.

Vuoi per ispirazione da questi articoli e video, vuoi per intuizione o semplice necessità personale, oggi mi ritrovo ad usare regolarmente la GenAI su questi fronti:

1. Raccolta di informazioni e approfondimenti. Non ho abbandonato la classica ricerca con Google, ma l’uso numero 1 che faccio dell’AI è l’approfondimento di argomenti di qualsiasi natura - sia dove ho basi solide, sia dove sono più alle prime armi. Faccio un esempio pratico: ho visto recentemente il TED talk This is what a digital coup looks like (coinvolgente, stimolante, thought-provoking) e ho voluto approfondire le vicende di Carole Cadwalladr: molto efficace partire da ChatGPT (con ricerca internet integrata) e da lì approfondire anche andando alla fonte. Cambiando ambito, da persona molto curiosa sulla psicologia (ma lontanissimo, da ingegnere quale sono), ho trovato molto interessante approfondire alcune tematiche che un tempo avrei cercato su Wikipedia. Ho adottato un approccio dinamico e interattivo, con tante domande e risposte: l’ho trovato molto efficace. E poi diciamocelo: è il sogno di ogni nerd farsi spiegare la psicologia umana da… un computer!

2. Mondo linguistico. Non uso strumenti di GenAI per scrivere, ma li uso spesso come revisori evoluti. Intendo dire non tanto per correzioni formali, ma anche e soprattutto per capire se quanto scrivo presenta ambiguità, può in qualche modo essere frainteso o magari ha qualche altra criticità. Su questo, interagisco con più battute, come farei con una persona in carne ed ossa. Inoltre, ho fondamentalmente abbandonato strumenti di traduzione tradizionali: se devo cercare un’espressione o trovare un modo calzante per rendere un concetto dall’italiano all’inglese (o viceversa) preferisco farmi dare un po’ di opzioni dall’AI, e scegliere.

3. Ambito tech. Non è certo preponderante rispetto a tutti gli usi dell’AI che faccio. Ma è comodo, per il coding, ma anche per risolvere problemi di configurazione di applicazioni. Mio ultimo uso (per chi è più tech): superare un problema complesso su cui stavo sbattendo la testa, quei tipici problemi che conosce chi usa Python su VSCode, con Poetry e diversi Venv. Capisco il declino di Stackoverflow.

4. Sketching. Trovo fantastica la generazione di immagini, soprattutto la capacità di creare diagrammi e schemi concettuali a partire da specifiche chiare. Ma ho sfruttato molto anche la creazione di immagini creative a partire da concetti di varia natura: le ho usate anche in alcuni articoli degli ultimi mesi.

5. Analisi dati. Quando ho poco tempo e posso accettare un tasso di errore (leggasi: solo per fini hobbystici), ho trovato molto efficaci gli ultimi modelli di OpenAI (come o4-mini-high, rilasciato a metà aprile, pochi giorni fa) usati per esplorare i dati. Ad esempio, sto valutando di comprare una nuova GPU e volevo farmi un’idea delle performance nel loro uso per l’AI domestica (di cui ho già parlato). Ho recuperato dei dati pubblici (da LLM benchmark di AIDA Tools) e, dopo ripetute interazioni, sono arrivato ad un’analisi che mi ha convinto, che magari mi aiuterà in un prossimo acquisto.

   La trovate qui di seguito, e notate il “v7” in alto nel titolo: ci sono volute 7 passaggi (assieme) per sistemare tutta una serie di anomalie nei dati. Non è certo stata un’analisi plug-and-play a partire da un singolo prompt: dimostrazione che l’AI non è magia, ma va guidata.

   

   Comunque qualche stranezza rimane… ma è presente anche nei dati di partenza. E soprattutto: non è un’analisi a parità del resto della piattaforma!

Quali dei tanti strumenti uso?

Come dice Karpathy, gli strumenti validi sono tanti e non c’è una soluzione migliore su tutto. Personalmente sto apprezzando molto:

• Le soluzioni di OpenAI (ChatGPT) con:

  • i vari LLM (con GPT 4.5 e 4o);

  • i motori di ragionamento (tra cui l’ottimo o4-mini-high e o3);

  • la generazione di immagini;

  • l’integrazione della ricerca internet.

• La triade made in Google:

  • NotebookLM, fantastico per esplorare i propri documenti personali;

  • Google AI Studio, ideale per esplorare nuovi modelli come Gemini 2.5, sicuramente tra i top del momento;

  • l’interfaccia diretta di Gemini, che ricorda molto ChatGPT.

• Per sperimentare in casa:

  • Ollama + OpenWebUI + vari motori, tra cui le versioni distillate di Deepseek e altri modelli nativamente piccoli (come Gemma di Google e Phi di Microsoft) disponibili nella libreria di Ollama.

• Altre piattaforme

  • Ideogram e Flux.1 per le immagini (ormai meno utili, con la generazione di immagini aggiornata in ChatGPT).

Forse mi sto perdendo qualcosa, ma il grosso è questo!

E ne faccio un utilizzo importante: circa 80 chat negli ultimi 30 giorni solo su ChatGPT, considerando che tendo a creare chat diverse quando passo ad un nuovo argomento o modalità di utilizzo.

Conclusioni

A metà 2024 avevo pubblicato “GenAI: 8 fatti (e non opinioni) per manager e decision makers che non vivono sulle nuvole”, uno degli articoli che ha avuto più successo su questo blog, letto da quasi 4.000 persone. Penso che abbia retto bene gli ultimi 9 mesi di sviluppi e novità incredibili nel mondo AI!

In questo periodo, l’AI è evoluta enormemente. Tra le tante novità, il rilascio dei motori di ragionamento, a cominciare da o1 di OpenAI a Settembre 2024, ha permesso di fare un salto quantico in tanti ambiti specialistici rispetto ai classici LLM come GPT-4o.

I benchmark sono utili, ma la realtà è che la maggior parte di noi non passa la propria vita a fare competizioni di matematica, di coding o a rispondere a domande da PhD.

Con l’articolo di oggi, ho voluto dare una panoramica degli utilizzi reali e quotidiani possibili con questi strumenti, già oggi. E penso sia importante: la forbice tra le possibilità offerte dall’AI e il suo effettivo utilizzo da parte del 99% della popolazione e delle aziende, a mio avviso, si sta ampliando.

Il risultato è che molti vedono ancora l’AI come un divertimento o come una semplice via per l’efficienza, per l’incremento della produttività. C’è anche quello, non c’è dubbio, ma trovo che sia una vista miope.

Nulla di strano, guardando indietro nel tempo: la fotografia era vista in origine come un surrogato impersonale della pittura, il telefono era stato considerato “poco più che un giocattolo” da chi nella seconda metà dell’Ottocento si occupava di telegrafi, il cellulare era stato bollato come una nicchia per meno di un milione di persone al mondo da prestigiose società di consulenza.

Tutti casi in cui ci si era focalizzati sulle limitazioni tecniche e sui costi elevati nelle fasi iniziali di una nuova tecnologia, anziché considerarne il potenziale trasformativo e l’impatto sociale.

Penso che siamo in questa fase. Rispetto ai casi precedenti, c’è però un grandissimo vantaggio: l’AI è usabile da chiunque a prezzo nullo o minimo, quindi si tratta solo di rimboccarsi le maniche.

Il futuro non va solo osservato: va costruito!

1. Una rappresentazione della distribuzione del QI della popolazione, dove la percezione di un fenomeno da parte della persona media (midwit, con intelletto medio) è opposta sia ai più ingenui che ai più esperti, che finiscono in qualche modo per essere d’accordo.