C’è una cosa che il mercato non ti perdona mai: essere teorico. La GenAI non è una filosofia, non è una mission, non è nemmeno una tecnologia da pitch. È una leva. Come una leva di Archimede, serve a spostare qualcosa. E se non la usi con forza e precisione, ti si spezza in mano. Il problema? La maggior parte dei professionisti oggi parla di intelligenza artificiale come se stessero leggendo il menu di un ristorante fusion. Parole vuote. Acronomi messi in fila per impressionare board annoiate. Tutti sembrano sapere cosa sia un LLM, pochi sanno davvero come si mette al lavoro.

Google, che ha i difetti delle grandi potenze ma anche il dono della concretezza chirurgica, ha fatto una cosa molto semplice e quindi molto potente: ha messo l’accesso alla GenAI direttamente nelle mani di chi vuole costruire, non solo parlare. Si chiama Google Cloud Skills Boost, è gratuito, certificato, e prende a schiaffi il vecchio paradigma dell’apprendimento passivo. Qui non si guardano slide, si scrive codice. Non si leggono whitepaper, si scrivono prompt. E non si simula, si costruisce. Il tutto dentro la console vera di Google Cloud, non in un simulatore da fiera della didattica.

Se il tuo team ha ancora bisogno di una riunione per capire come scrivere un prompt efficace, siete già in ritardo. E questo non è un problema di risorse, ma di mentalità. L’accesso è stato democratizzato, le competenze no. Google offre tre percorsi, divisi per livello, che si completano in meno tempo di quanto impieghi a finire la tua dashboard di KPI settimanali.

Si parte dai fondamenti di GenAI. Nome ingannevole, perché già qui si impara molto più di quanto si possa pensare. Non solo si capisce davvero cosa distingue la GenAI dal machine learning classico, ma si entra nel cuore delle architetture: cosa sono i modelli generativi, come funzionano, perché i prompt non sono “magia nera” ma interfacce computazionali. Vertex AI non è solo un nome da slide da keynote, è lo strumento su cui lavori. E poi, i 7 principi sull’IA di Google. Non solo etica. Strumenti strategici. Perché un’IA irresponsabile non è solo pericolosa, è soprattutto inutile.

Chi si ferma qui non ha capito il gioco. Il secondo livello è dove inizia la trasformazione. Usare Gemini nella routine professionale non è un obiettivo da inserire nel piano di sviluppo personale, è una necessità operativa. Gemini non è ChatGPT, e nemmeno un assistente da customer care. È un copilota per ogni tipo di ruolo. Se sei uno sviluppatore, scrive e corregge codice. Se sei un cloud architect, ti aiuta a definire infrastrutture scalabili a partire da un semplice prompt in linguaggio naturale. Se sei un data analyst, puoi interrogare BigQuery come se parlassi con un collega. E se lavori in sicurezza o DevOps, Gemini diventa un alleato che intercetta pattern, minacce, errori. Senza che tu debba aspettare il prossimo alert o il prossimo incidente.

Ora, la parte interessante arriva dopo. Perché il livello avanzato è quello dove si vede chi sta costruendo il futuro e chi sta solo osservando. Sviluppare app GenAI end-to-end non significa fare un demo da presentare in un hackathon. Significa unire Gemini con Streamlit per realizzare interfacce reali. Significa saper usare la Retrieval-Augmented Generation per potenziare la pertinenza delle risposte, implementare vector search per interrogazioni semantiche su database complessi, e progettare prompt multimodali che combinano testo, immagini, codice. Qui si entra nel regno dei Transformers, si mette mano a BERT, si tocca la logica dei modelli a diffusione. Non per dire di conoscerli, ma per usarli.

A quel punto hai cambiato pelle. Da utente curioso a sviluppatore, da manager teorico a costruttore. Il salto non è accademico. È pratico. E chi lo fa, diventa immediatamente più competitivo. Perché oggi il mercato premia chi sa trasformare la potenza computazionale in valore di business. Chi sa usare un LLM non per fare domande, ma per generare soluzioni. E chi non ha paura di rompere qualcosa nella console pur di capire come funziona.

La formazione GenAI non è un beneficio, è un moltiplicatore di rendimento. E l’unico motivo per non iniziare oggi è che stai ancora aspettando un corso approvato dal tuo HR. Buona fortuna. Nel frattempo, chi ha completato i percorsi di Google Cloud Skills Boost ha già un certificato riconosciuto, ha scritto i primi prompt efficaci, ha automatizzato processi interni, ha forse realizzato una prima app funzionante. In due ore. Senza budget. Senza vendor.

C’è un punto che non viene detto abbastanza: il prompt engineering è la nuova frontiera del pensiero computazionale. Non è solo “scrivere bene”, è saper tradurre intenzioni in esecuzioni. Il prompt efficace è la nuova linea di comando. E chi non lo capisce è destinato a farsi sostituire da chi lo sa usare. Non da un’IA, ma da un collega più sveglio.

La verità è che la GenAI ha già cambiato il modo in cui impariamo, lavoriamo, decidiamo. Quello che manca è la capacità di riconoscere dove siamo nel ciclo di adozione. Se sei ancora nella fase del “ci stiamo guardando intorno”, sei fuori tempo massimo. Questo programma di Google non è solo un corso. È un campanello. Una sveglia. Un invito a fare sul serio.

La differenza non la fa l’accesso alla tecnologia, ma la capacità di trasformarla in leva. E la leva, come ci ricorda Archimede, funziona solo se sai dove metterla.

Tre percorsi, tre livelli. Nessuna scusa.

🟢 Se sei all’inizio, parti da qui: Fondamenti di GenAI
Cos’è la GenAI e perché non è solo un altro modo di dire machine learning? Come si scrive un prompt che funziona, davvero? E cosa c’entrano l’etica e i 7 principi guida di Google? Spoiler: molto più di quanto pensi. Entra in Vertex AI, scopri i Large Language Models e inizia a pensare come un prompt engineer.
👉 Inizia da qui

🟡 Se usi già Gemini, ma vuoi farlo meglio: livello intermedio
Questa è la parte in cui le promesse iniziano a diventare strumenti reali.

  • Se sei uno sviluppatore, ti interessa il codice che si autocompleta.
  • Se sei un architetto cloud, vuoi infrastrutture che si disegnano con un prompt.
  • Se lavori con i dati, BigQuery e Gemini ti aiuteranno a interrogare, prevedere, decidere.
  • E se sei in sicurezza o DevOps, troverai alleati intelligenti per risolvere problemi prima che diventino incidenti.
    👉 Scopri di più

🟣 Avanzato: il vero deep dive per chi vuole costruire da zero una GenAI app end-to-end
Qui si inizia a giocare sul serio.
Gemini si unisce a Streamlit per sviluppare applicazioni interattive. Si esplorano la RAG, la vector search e i prompt multimodali. Si entra nel regno di MLOps e nella comprensione reale dei modelli: Transformers, BERT, diffusion. Non basta usarli, devi saperli padroneggiare.
👉 Vai al livello avanzato

Ogni modulo richiede meno di due ore. Sono tutti gratuiti. E alla fine hai una certificazione Google.

Non stai solo seguendo un corso, stai dimostrando a te stesso (e al mercato) che sai trasformare l’apprendimento in esecuzione.

👉 Inizia da qui: Google Cloud Skills Boost

Perché oggi la differenza non la fa chi ha accesso, ma chi sa metterlo a frutto.