L’AI non è magia, è materia: hardware, energia e lavoro umano dietro il miracolo tecnologico, più uno schema di prompt

Apogeo coglie la palla al balzo dell’uscita di DeepSeek, a fine 2024, e sforna un libro potenzialmente interessante: E poi arrivò DeepSeek. Considerando il mio focus attuale sull’intelligenza artificiale e i suoi sviluppi, l’analisi di questo libro è fondamentale, conoscendo anche gli autori. Mi aiuta a comprendere il livello di dibattito in Italia.

Ottima occasione per sperimentare i miei prompt di analisi di testi lunghi, compreso un nuovo prompt.

Il succo del succo

Ci sono infiniti modi di fare sintesi. Ne ho individuati 16 (!) e li ho raccolti in un prompt, che trovi nel post su Saperimparare.it.

Con queste varianti, il libro viene sintetizzato come segue:

1. Sintesi “Insight Sistema 1 / Sistema 2” (Kahneman):

L’insight centrale del libro, analizzato con il framework Kahneman, è la necessità di passare da una reazione di Sistema 1 (intuitiva, emotiva, basata sull’hype mediatico e sulla paura/meraviglia superficiale verso l’AI) a un’analisi di Sistema 2 (lenta, deliberata, critica). Il bias chiave (S1) discusso è l’accettazione acritica delle narrazioni dominanti (AI come magia onnipotente o minaccia esistenziale immediata, scaling laws come dogma) e la tendenza a valutare le AI sulla base di aneddoti o sensazionalismo. L’approccio correttivo (S2) suggerito è impegnarsi in un’analisi profonda del contesto (storico, geopolitico, economico, materiale), decostruire il linguaggio e le metafore usate, verificare le affermazioni tramite benchmark e fonti multiple, e sviluppare un metodo personale e consapevole per sperimentare e utilizzare questi strumenti, ponendosi domande fondamentali sui propri scopi e sui reali meccanismi in gioco.

2. Sintesi “Distillazione del Primo Principio” (Aristotele/Musk):

Scomponendo l’argomento AI ai suoi Primi Principi, il libro evidenzia verità fondamentali: 1. L’AI attuale è essenzialmente software avanzato, un artefatto umano basato su calcolo statistico applicato a vasti dataset, non una coscienza autonoma. 2. Il suo sviluppo e la sua operatività sono radicati in infrastrutture materiali (hardware, energia) e richiedono significativo lavoro umano (addestramento, etichettatura, manutenzione). 3. Gli strumenti AI riflettono inevitabilmente le scelte, i bias, gli obiettivi economici e le dinamiche geopolitiche dei loro creatori e del contesto socio-tecnico. 4. La comprensione del mondo, l’intenzionalità e la coscienza (come intese per gli umani) sono assenti. La conclusione principale derivata è che l’AI non è una forza magica o un destino ineluttabile, bensì uno strumento potente le cui implicazioni e traiettorie dipendono criticamente dalle decisioni umane riguardanti la sua progettazione, regolamentazione, finalità e modalità d’uso. L’agency umana è centrale.

3. Sintesi “Golden Circle” (Sinek):

1. PERCHÉ (Scopo): Comprendere criticamente l’AI per decostruire l’hype, riconoscere le reali dinamiche di potere (economiche, geopolitiche) e recuperare agency individuale e collettiva, rifiutando narrazioni deterministiche o fataliste e scegliendo consapevolmente come interagire con questi strumenti.
2. COME (Processo): Attraverso un’analisi multidisciplinare (storia, geopolitica, economia, sociologia), la decostruzione del linguaggio e delle metafore fuorvianti, l’adozione di un metodo pratico (sperimentazione, personalizzazione, design thinking) e la consapevolezza del contesto materiale e umano dell’AI (hardware, energia, lavoro nascosto, bias).
3. COSA (Risultato): Un utilizzo più efficace, consapevole e potenzialmente trasformativo dell’AI, non subita passivamente ma modellata come strumento per potenziare le capacità umane (lavorare meno/meglio, creatività), e un impegno per indirizzarne lo sviluppo verso obiettivi di equità e benessere, sfidando gli oligopoli e le logiche puramente tecno-capitaliste.

4. Sintesi “Takeaway Principio 80/20” (Koch/Pareto):

Applicando il Principio 80/20, il “vitale poco” (~20%) di concetti e focus presentati nel libro che promette la maggior parte (~80%) del valore consiste in:

1. Comprendere il contesto profondo: Andare oltre la superficie tecnologica per afferrare le dinamiche storiche, geopolitiche, economiche, la materialità (hardware, energia) e il lavoro umano che sottendono l’AI. Questa comprensione è fondamentale per interpretare correttamente gli sviluppi.
2. Sviluppare un metodo critico e personale: Concentrarsi sull’imparare a usare attivamente gli strumenti AI definendo i propri casi d’uso, personalizzando le interazioni, sperimentando con rigore (es. design thinking) e imparando a formulare domande/prompt efficaci, anziché limitarsi a consumare output generici.
3. Decostruire le narrazioni dominanti: Investire energia nel riconoscere e smontare l’hype, il catastrofismo, le metafore fuorvianti e le ideologie (es. lungotermismo) che spesso accompagnano il discorso sull’AI.
   Focalizzarsi su questi tre elementi permette di navigare il complesso mondo dell’AI con maggiore efficacia, senso critico e agency.

5. Sintesi “Focus sul Quadrante 2” (Covey):

L’attività più cruciale del Quadrante 2 (Importante, Non Urgente) evidenziata dal libro è dedicare tempo proattivamente alla comprensione critica e metodica dell’intelligenza artificiale e del suo contesto socio-tecnico. Questo include non solo informarsi sugli sviluppi tecnologici, ma soprattutto studiarne la storia, le implicazioni geopolitiche ed economiche, decostruire le narrazioni dominanti (hype, paure, ideologie), riconoscere la materialità e il lavoro umano sottostante, e – aspetto fondamentale – sviluppare attivamente un proprio metodo per interagire, personalizzare e utilizzare consapevolmente gli strumenti AI. Secondo il libro, questa attività è fondamentale per l’efficacia a lungo termine perché previene la reazione puramente emergenziale o la passività (tipiche dei Quadranti 1 e 3), costruisce le competenze per non subire la standardizzazione imposta dagli strumenti generici, e permette di sfruttare l’AI strategicamente per i propri obiettivi (personali, professionali, creativi), mantenendo agency e senso critico in un panorama in rapida evoluzione.

6. Sintesi “Filtro ‘Spark Joy’” (Kondo):

Applicando metaforicamente il filtro “Spark Joy”, l’idea del libro che più risuona e offre valore intrinseco, eliminando il superfluo del dibattito sull’AI, è la riconquista dell’agency umana attraverso la comprensione critica e la personalizzazione metodica degli strumenti. L’essenza è che l’AI non è qualcosa da subire passivamente (con paura o entusiasmo acritico), ma un artefatto modellabile. La “gioia” deriva dal rendersi conto che, comprendendo il contesto e sviluppando un proprio metodo di interazione, possiamo trasformare questi strumenti da potenziali omologatori a potenti amplificatori delle nostre capacità uniche, del nostro lavoro e della nostra creatività, scegliendo attivamente come, se e quando usarli.

7. Sintesi “Tweetstorm Essence”:

1/5 L’AI non è magia, ma software avanzato influenzato da geopolitica, $ ed errori umani. Basta hype, serve analisi critica del CONTESTO (storico, materiale, economico). #AIcritica #GeopoliticaAI
2/5 DeepSeek sfida le scaling laws: +risorse non sempre = +risultati. L’efficienza cinese e l’open source (anche parziale) scuotono l’oligopolio USA e la narrativa energivora. #DeepSeek #OpenSourceAI #Efficienza
3/5 Non subire l’AI: PERSONALIZZALA. Definisci i tuoi obiettivi, fornisci contesto, insegna il tuo stile (apprendimento mimetico/memetico). Il valore sta nell’uso consapevole, non nello strumento in sé. #MetodoAI #Personalizzazione
4/5 Attenzione alle narrazioni: “intelligenza artificiale”, “allucinazioni”, “allineamento”, “lungotermismo”. Decostruire il linguaggio è il primo passo per capire davvero. AI allineata a CHI? #LinguaggioAI #EticaAI #SensoCritico
5/5 L’Europa rischia l’irrilevanza: troppe regole premature (AI Act), pochi investimenti strategici in ricerca/infrastrutture. Serve un “CERN for AI”, non solo burocrazia. #EuropaAI #InvestimentiAI #Ricerca

8. Sintesi “Piano d’Azione in 3 Passi”:

1. Decostruisci e Comprendi il Contesto: Smetti di reagire all’AI in base all’hype o alla paura. Investi tempo per capirne la storia, la materialità (hardware, energia, lavoro umano), le dinamiche geopolitiche ed economiche, e decostruisci criticamente il linguaggio e le narrazioni dominanti.
2. Sviluppa un Metodo Personale e Sperimenta: Definisci chiaramente i tuoi obiettivi e casi d’uso specifici per l’AI. Impara a interagire fornendo contesto, istruzioni precise e feedback. Sperimenta attivamente con diversi strumenti e tecniche (prompting, personalizzazione, design thinking) per capire cosa funziona per te.
3. Personalizza Attivamente gli Strumenti: Non accontentarti degli output generici. Utilizza le funzioni di personalizzazione (istruzioni custom, memoria, creazione di assistenti dedicati) per “addestrare” l’AI al tuo stile, al tuo modo di lavorare e ai tuoi processi mentali, trasformandola da scatola nera a vero assistente su misura.

9. Sintesi “Trasformazione Chiave (Prima/Dopo)”:

• PRIMA: Si vive l’AI con passività e confusione, oscillando tra entusiasmo acritico per le demo “wow” e paura generica alimentata dall’hype mediatico. Si subiscono gli strumenti generici, ottenendo risultati mediocri e standardizzati, e ci si sente impotenti di fronte a un fenomeno percepito come inevitabile e fuori controllo, influenzato da narrazioni spesso fuorvianti.
• DOPO: Si affronta l’AI con senso critico e agency. Si comprende il contesto socio-tecnico, si decodificano le narrazioni e si riconoscono le dinamiche di potere. Si adotta un metodo proattivo per sperimentare, personalizzare e integrare gli strumenti AI in modo consapevole e strategico, usandoli come amplificatori delle proprie capacità e non come sostituti, mantenendo il controllo sul processo e sugli obiettivi.

10. Sintesi “Domanda Cruciale da Porsi”:

Il libro suggerisce, implicitamente ed esplicitamente, di porsi costantemente la domanda: “Come posso utilizzare attivamente questo strumento AI per i miei specifici scopi e secondo il mio metodo, anziché subire passivamente le sue impostazioni predefinite e le narrazioni che lo circondano?” Questa domanda sposta il focus dall’essere un semplice utente all’essere un “artefice” consapevole dell’interazione con la tecnologia, promuovendo la personalizzazione, la sperimentazione critica e la riflessione sugli obiettivi reali.

11. Sintesi “Headline & Sub-headline”:

• TITOLO: L’AI NON È MAGIA, È GEOPOLITICA: DeepSeek Scuote l’Oligopolio USA e Rivela le Vere Dinamiche Dietro il Codice
• SOTTOTITOLO: Oltre l’hype, una guida critica per capire come storia, economia e scelte umane plasmano l’intelligenza artificiale e come usarla davvero senza farsi usare.

12. Sintesi “3 Domande Chiave Risolte”:

1. DOMANDA: L’intelligenza artificiale è davvero una minaccia esistenziale imminente o una forza magica che risolverà tutto?
   RISPOSTA: No, l’AI attuale è principalmente software avanzato, potente ma limitato, fortemente influenzato da interessi economici e geopolitici. I rischi reali (bias, sorveglianza, uso militare, concentrazione di potere) sono spesso diversi da quelli sensazionalistici, e la sua traiettoria dipende dalle scelte umane.
2. DOMANDA: Perché l’arrivo di DeepSeek è così significativo, al di là delle sue prestazioni?
   RISPOSTA: Perché sfida il paradigma dominante delle scaling laws (dimostrando efficienza a costi inferiori), introduce una forte spinta verso l’open source da un attore inaspettato (Cina), mette in discussione la narrativa delle AI necessariamente energivore e accelera la competizione geopolitica, costringendo l’Occidente a reagire.
3. DOMANDA: Come possiamo usare efficacemente l’AI senza essere sopraffatti o diventare dipendenti da output generici?
   RISPOSTA: Sviluppando un metodo personale: definendo chiaramente i propri obiettivi, imparando a fornire contesto e istruzioni precise, sperimentando attivamente e utilizzando le funzioni di personalizzazione per adattare gli strumenti al proprio stile e flusso di lavoro, passando da utenti passivi a “co-creatori” consapevoli.

13. Sintesi “Modello Mentale Centrale”:

Il modello mentale centrale proposto è vedere l’AI come un “Artefatto Socio-Tecnico Contestualizzato”.

• Componenti:
  • Tecnico: È software basato su algoritmi, dati, hardware.
  • Sociale/Umano: È creato da persone, addestrato su dati prodotti da umani (con bias), finanziato da attori con interessi specifici, usato da individui e società.
  • Contestuale: Il suo sviluppo, uso e impatto sono inseparabili dal contesto storico, economico (capitalismo tech), geopolitico (USA vs Cina), materiale (energia, risorse) e culturale (linguaggio, narrazioni).
• Dinamica: Questi livelli interagiscono costantemente. La tecnologia non è neutra né autonoma; plasma ed è plasmata dal contesto.
• Implicazione: Comprendere e usare l’AI richiede di analizzare tutti questi livelli interconnessi, rifiutando visioni puramente tecniche o deterministiche, per poter agire consapevolmente all’interno di questo sistema complesso.

14. Sintesi “Regola d’Oro / Principio Guida”:

“Non subire l’AI: decostruiscila, contestualizzala e personalizzala attivamente secondo i tuoi scopi.”

15. Sintesi “Concettuale Finale (Stile Heath & Heath)”:

• L’AI è uno specchio deformante: Riflette e amplifica le dinamiche umane (potere, economia, bias), non è un’entità aliena. Comprendere l’AI significa comprendere noi stessi e le nostre società.
• Dall’hype al metodo: L’unica difesa contro la confusione e la manipolazione è passare dalla reazione emotiva a un approccio critico, sperimentale e personalizzato.
• L’agency è una scelta (e una pratica): Il futuro dell’AI non è predeterminato; dipende dalla nostra capacità di porre le domande giuste, rifiutare l’inevitabilità e agire come “artefici” consapevoli.
• Contesto è Re: Ignorare la storia, la geopolitica, l’economia e la materialità dell’AI significa non capirla affatto.

16. Sintesi “Elevator Pitch”:

Stanchi dell’hype e della confusione sull’Intelligenza Artificiale? Questo libro smonta le narrazioni dominanti rivelando le vere dinamiche economiche e geopolitiche dietro l’AI. Propone un metodo critico per capire questi strumenti e personalizzarli, permettendoti di usarli davvero per i tuoi scopi senza subirli passivamente e mantenendo la tua capacità di giudizio.

Skimming

Funziona bene anche la scrematura in 15 minuti:

Ok, ecco l’analisi preliminare basata sullo skimming del testo:

1. Panoramica Strutturale:

Il libro sembra strutturato partendo da un evento catalizzatore recente (l’arrivo di DeepSeek, presentato nell’Introduzione) per poi allargare l’analisi.

• Prima Parte (Cap 1-4 circa): Ricostruisce il contesto post-“In principio era ChatGPT”, analizza le fondamenta materiali e umane dell’AI (spesso nascoste), esamina il panorama geopolitico (svolta nazionalista USA/OpenAI) e approfondisce il caso DeepSeek (origine, caratteristiche, implicazioni).
• Parte Centrale (Cap 5-6 circa): Si concentra sulla decostruzione del linguaggio, delle narrazioni e delle ideologie che circondano l’AI, criticando l’hype e analizzando le reazioni (spesso prevedibili e superficiali) all’evento DeepSeek.
• Parte Finale (Cap 7-9 circa): Propone un approccio metodologico concreto per l’utente (personalizzazione, design thinking), ribadisce la priorità del metodo sulle specificità tecniche, e conclude con una riflessione filosofica sull’agency umana, la responsabilità e il rifiuto del determinismo tecnologico.
  Il flusso logico generale sembra essere: Evento Scatenante -> Analisi del Contesto (Tecnico, Umano, Geopolitico) -> Critica delle Narrazioni -> Analisi delle Reazioni -> Proposta Metodologica -> Conclusione Etico-Filosofica.

2. Sintesi della Tesi/Argomento Centrale:

Il libro sostiene che per navigare l’era dell’AI non basta seguire l’hype o temerne le derive apocalittiche. È invece cruciale comprendere criticamente il complesso contesto socio-tecnico (storico, geopolitico, economico, materiale) in cui l’AI si sviluppa, decostruire le narrazioni dominanti, e adottare un metodo attivo e personale per utilizzare questi strumenti in modo consapevole, preservando l’agency umana contro il rischio di standardizzazione e passività.

3. Identificazione Sezioni Chiave (Indicativamente 2-3):

• Capitolo 4: “Dalla Cina in open source (o quasi)”
  • Motivo: È centrale perché analizza in dettaglio DeepSeek, l’evento scatenante che mette in discussione le scaling laws, introduce l’open source da un attore inatteso e funge da caso studio per le dinamiche geopolitiche e tecnologiche discusse nel libro. Offre insight innovativi sull’efficienza vs potenza.
• Capitolo 5: “Come parliamo quando parliamo di AI”
  • Motivo: È centrale e di impatto perché scava sotto la superficie, decostruendo il linguaggio, le metafore e le ideologie (es. lungotermismo) che plasmano la nostra percezione dell’AI. Fornisce la lente critica fondamentale per comprendere il resto dell’argomentazione.
• Capitolo 7: “Il metodo”
  • Motivo: Promette il maggior impatto pratico per il lettore. Traduce le analisi critiche precedenti in consigli concreti su come personalizzare l’AI, applicare il design thinking e sviluppare un approccio attivo e consapevole, offrendo una via d’uscita dalla passività.

I concetti chiave

Decostruzione dell’Hype e Critica delle Narrazioni AI

Descrizione: Analisi critica delle narrative semplicistiche, sensazionalistiche o ideologicamente orientate che circondano l’intelligenza artificiale (AI), smontando termini fuorvianti e contestualizzando il fenomeno al di là della pura tecnologia.

Punti Chiave:

• L’etichetta “Intelligenza Artificiale” nasce come marketing e oscura la natura reale (software avanzato) degli strumenti, alimentando aspettative irrealistiche o paure infondate. (Cap. 5)
• Linguaggio e metafore comuni (“addestrare”, “allucinazioni”, “allineamento”) non sono neutrali ma plasmano la percezione, spesso antropomorfizzando o demonizzando la tecnologia. (Cap. 5)
• Ideologie come il “lungotermismo” o l’”altruismo efficace”, pur presentandosi come razionali, possono mascherare interessi tecno-capitalisti e distogliere l’attenzione dai problemi presenti. (Cap. 5)

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Geopolitica e Materialità dell’AI

Descrizione: Evidenziazione dell’importanza cruciale del contesto geopolitico (rivalità USA-Cina, nazionalismi), degli interessi economici e della base materiale (hardware, energia, lavoro umano) nello sviluppo e nella diffusione dell’AI.

Punti Chiave:

• L’AI è un terreno di scontro geopolitico primario, con USA e Cina che cercano il dominio tecnologico attraverso strategie diverse (regolamentazione vs deregolamentazione, open source vs proprietario). (Cap. 3, 4, 6)
• Lo sviluppo dell’AI dipende pesantemente da infrastrutture fisiche (GPU, data center, cavi) e da un enorme, spesso invisibile, lavoro umano (etichettatura, training, manutenzione – i “mulini satanici”). (Cap. 2)
• La narrativa delle AI puramente immateriali è fallace; la loro esistenza è legata a risorse energetiche significative e a catene di approvvigionamento hardware concentrate in poche mani. (Intro, Cap. 2, 4)

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L’Impatto di DeepSeek e la Sfida all’Efficienza

Descrizione: Analisi del modello cinese DeepSeek come caso studio che mette in discussione assunti consolidati sull’AI, in particolare riguardo all’efficienza, ai costi e al paradigma open source.

Punti Chiave:

• DeepSeek sfida le scaling laws dimostrando che prestazioni elevate possono essere raggiunte con minori costi computazionali ed energetici rispetto ai modelli occidentali dominanti. (Intro, Cap. 4)
• Il rilascio (parzialmente) open source di DeepSeek da parte di un attore cinese rappresenta una mossa strategica che rinvigorisce il dibattito sulla condivisione vs controllo nell’AI. (Cap. 4, 6)
• L’efficienza di DeepSeek, sebbene positiva, solleva il Paradosso di Jevons: costi minori potrebbero portare a un uso esponenziale, non necessariamente a un minor impatto complessivo. (Cap. 6)

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Metodologia Critica e Personalizzazione Attiva dell’AI

Descrizione: Proposta di un approccio pratico e consapevole per interagire con gli strumenti AI, basato sulla comprensione critica, la definizione di obiettivi personali e la personalizzazione attiva.

Punti Chiave:

• L’uso efficace dell’AI richiede di passare da consumatori passivi ad “artefici” attivi, definendo casi d’uso specifici e fornendo contesto e istruzioni precise. (Cap. 7)
• La personalizzazione (tramite prompt mirati, istruzioni custom, memoria, assistenti dedicati) è fondamentale per evitare output generici e standardizzati e rendere l’AI un vero potenziatore individuale. (Cap. 7)
• Applicare principi come il design thinking all’interazione con l’AI può sbloccare usi creativi e aiutare a superare blocchi o bias cognitivi. (Cap. 7)

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Agency Umana e Rifiuto del Determinismo Tecnologico

Descrizione: Affermazione della centralità delle scelte umane nel plasmare il futuro dell’AI, rifiutando l’idea che la tecnologia segua un percorso inevitabile o che l’individuo sia impotente di fronte ad essa.

Punti Chiave:

• L’AI non è un destino ma un artefatto umano; la sua direzione dipende dalle nostre decisioni su progettazione, regolamentazione, finalità e uso. (Cap. 5, 9)
• È cruciale superare la “pandemia dell’impotenza” (Weizenbaum) e riconoscere che l’agency individuale e collettiva può influenzare lo sviluppo tecnologico. (Cap. 5, 9)
• Rifiutare concetti bloccanti come “impossibile”, “incredibile” e “inevitabile” è necessario per immaginare e costruire un futuro tecnologico più equo e responsabile. (Cap. 9)

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Il libro vuole aumentare la consapevolezza del lettore, togliendo dal dibattito paure e meraviglia, con una breve lezione di geopolitica e di funzionamento tecnico di DeepSeek. Segue poi la ricetta per l’approccio giusto: un metodo e qualche consiglio pratico per come interrogare l’intelligenza artificiale.

Il metodo

Il libro promuove un metodo di approccio all’intelligenza artificiale, riassunto in un capitolo e in uno schema.

Aspetti Principali del Metodo:

1. Definizione Proattiva (Scopo e Contesto):
   • Non approcciare l’AI con richieste vaghe.
   • Azione Chiave: Definire chiaramente l’obiettivo specifico (cosa vuoi ottenere?), il tuo ruolo (chi sei tu in questo contesto?), il pubblico a cui ti rivolgi, e il contesto generale dell’interazione. Devi “progettare” il caso d’uso prima di iniziare (il Form è uno strumento per questo).
2. Personalizzazione Intenzionale (Stile, Struttura, Esempi):
   • Non accettare output generici.
   • Azione Chiave: Istruire esplicitamente l’AI sul tono, lo stile (formale, informale, tecnico, ecc.), e la struttura desiderati per l’output. Fornire esempi concreti del tuo lavoro (apprendimento mimetico) o regole specifiche (apprendimento memetico) è fondamentale per ottenere risultati allineati.
3. Approccio Iterativo e Sperimentale:
   • Non aspettarsi la perfezione al primo tentativo.
   • Azione Chiave: Considerare il primo output come una bozza. Testare, fornire feedback (anche a te stesso sul prompt), affinare le istruzioni e i prompt successivi. L’interazione è un processo di miglioramento continuo.
4. Integrazione Consapevole (Flusso di Lavoro e Design Thinking):
   • Non usare l’AI come strumento isolato e fine a sé stesso.
   • Azione Chiave: Pensare a come l’AI si integra nel tuo flusso di lavoro complessivo. Sfruttarla non solo per compiti esecutivi, ma anche per fasi creative o strategiche (ideazione, brainstorming, prototipazione, superamento di blocchi) tipiche del design thinking.

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Esempio di Prompt Conseguente (che applica il metodo):

Scenario: Sei un consulente di marketing digitale e vuoi scrivere un post per LinkedIn per condividere una riflessione sull’impatto di DeepSeek sull’efficienza dell’AI, rivolgendoti a proprietari di piccole imprese e professionisti.

Prompt:

“Agisci come un consulente di marketing digitale esperto che si rivolge a proprietari di piccole imprese e professionisti non necessariamente tecnici su LinkedIn.

Obiettivo: Scrivere una bozza per un post LinkedIn (circa 150-200 parole) che stimoli la riflessione sull’efficienza nell’AI, partendo dalle recenti notizie su DeepSeek.

Contesto: Ho letto l’analisi sull’impatto di DeepSeek che dimostra come si possano ottenere ottimi risultati AI con meno risorse energetiche e computazionali rispetto ai modelli precedenti. Voglio tradurre questo concetto in un vantaggio potenziale o uno spunto di riflessione per il mio pubblico target.

Tono e Stile: Professionale ma accessibile e diretto. Evita gergo eccessivamente tecnico. Usa un tono leggermente provocatorio all’inizio per catturare l’attenzione, ma poi fornisci valore concreto. Concludi con una domanda aperta per stimolare la discussione nei commenti.

Struttura del Post:

1. Gancio iniziale (es. domanda o affermazione forte sull’idea comune che l’AI costi tantissimo).
2. Breve accenno a DeepSeek come esempio di efficienza (senza entrare nei dettagli tecnici).
3. Collegamento al potenziale vantaggio per le PMI/professionisti (es. AI più accessibile in futuro? Nuove opportunità?).
4. Domanda finale aperta per stimolare l’engagement (es. “Cosa ne pensate? Vedete già modi per usare AI più ‘leggere’ nel vostro lavoro?”).

Input Specifico: Usa l’idea chiave che “maggiore efficienza potrebbe significare maggiore accessibilità dell’AI anche per realtà più piccole”.

Output Desiderato: Una bozza di testo per il post LinkedIn, pronta per essere revisionata e leggermente modificata prima della pubblicazione. Includi 1-2 hashtag pertinenti alla fine (es. #AIMarketing #EfficienzaAI).”

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Perché questo prompt applica il metodo:

• Definisce Proattivamente: Specifica ruolo, obiettivo, pubblico, contesto e input chiave.
• Personalizza Intenzionalmente: Dà istruzioni precise su tono, stile e struttura.
• Implica Iterazione: Chiede una “bozza”, riconoscendo che sarà un punto di partenza.
• Considera l’Integrazione: È pensato per uno specifico canale (LinkedIn) e un obiettivo di comunicazione professionale (stimolare riflessione e discussione), inserendosi in un flusso di lavoro di content marketing.

Il prompt

Ho creato poi un testo per prompt vero e proprio, a partire dal metodo, che puoi usare anche tu. Basta aggiungere il testo relativo alle tue esigenze, al posto delle parentesi quadre:

**SCHEMA DI PROMPT POTENZIATO**

**1. Obiettivo Principale:**
*   Voglio ottenere: `[Descrivi qui il risultato specifico che desideri. Es: una bozza di email, un elenco di idee, un riassunto, un'analisi comparativa, del codice, ecc.]`
*   Lo scopo finale è: `[Spiega perché ti serve questo risultato. Es: convincere un cliente, informare il mio team, semplificare un processo, esplorare un argomento, ecc.]`

**2. Il Mio Ruolo / Prospettiva:**
*   Agisci come se fossi io: `[Descrivi il tuo ruolo o la prospettiva che l'AI deve adottare. Es: un manager che scrive al team, un esperto di settore che spiega un concetto, uno studente che prepara una presentazione, un creativo che fa brainstorming, ecc.]`

**3. Pubblico di Riferimento:**
*   Il testo/risposta è destinato a: `[Descrivi a chi ti rivolgi. Es: clienti, colleghi, un pubblico generico, bambini, esperti tecnici, ecc. Sii specifico sulle loro conoscenze pregresse o aspettative.]`

**4. Contesto Specifico:**
*   Informazioni di sfondo necessarie che devi conoscere: `[Fornisci qui dettagli cruciali che l'AI deve considerare. Es: dettagli del progetto, conversazioni precedenti, vincoli specifici, dati rilevanti, link a fonti se l'AI può accedervi, ecc.]`

**5. Tono e Stile Desiderati:**
*   Il tono deve essere: `[Scegli aggettivi descrittivi. Es: formale, informale, entusiasta, cauto, tecnico, semplice, persuasivo, umoristico, empatico, ecc.]`
*   Lo stile di scrittura dovrebbe essere: `[Descrivi preferenze specifiche. Es: frasi brevi e dirette, linguaggio ricco di metafore, uso di elenchi puntati, evitare gergo, includere esempi concreti, ecc.]`
*   *(Opzionale)* Esempio di stile simile (se applicabile): `[Puoi incollare un breve testo che esemplifichi lo stile desiderato]`

**6. Struttura dell'Output (Opzionale ma Utile):**
*   Organizza la risposta seguendo questa struttura: `[Descrivi come vuoi che l'output sia organizzato. Es: 1. Introduzione, 2. Punti principali (3 max), 3. Conclusione con call to action; oppure: Pro/Contro in tabella; oppure: Elenco puntato ordinato per importanza.]`

**7. Input Chiave / Dati da Usare:**
*   Basa la tua risposta principalmente su queste idee/fatti/dati: `[Indica le informazioni fondamentali che l'AI deve includere o elaborare. Es: "Usa i dati di vendita dell'ultimo trimestre", "Concentrati sui benefici X e Y del prodotto", "Parti dalla citazione di [autore]", ecc.]`

**8. Formato dell'Output:**
*   Forniscimi il risultato come: `[Specifica il formato finale. Es: un testo continuo, un elenco puntato, una tabella Markdown, un blocco di codice Python, una serie di tweet, ecc.]`

**9. Limitazioni / Cose da Evitare (Opzionale):**
*   Assicurati di NON: `[Indica cosa l'AI dovrebbe evitare. Es: non usare termini troppo complessi, non superare le 300 parole, non fare riferimenti a [argomento specifico], non inventare dati statistici.]`

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Il processo è iterativo. Non considerarti soddisfatto alla prima risposta. Affina e persevera fino a che non hai ottenuto un risultato adeguato alle tue esigenze.

Ogni libro con un metodo diventa l’occasione per distillare un nuovo schema di prompt e sperimentarlo.