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.
L’intelligenza artificiale non dimentica mai, e questo è il problema. Da quando i Large Language Models hanno imparato a “ragionare” come agenti autonomi – interagendo con strumenti, prendendo decisioni, riflettendo su ciò che hanno fatto due minuti prima – l’ingombro informativo è diventato il loro tallone d’Achille. Benvenuti nel regno oscuro del context engineering, la disciplina meno sexy ma più strategica della nuova ingegneria dei sistemi intelligenti. Perché puoi avere anche il modello più brillante del mondo, ma se gli butti addosso un torrente ininterrotto di token inutili, diventa stupido come un autore di contenuti SEO generati nel 2019.
La questione è brutale: ogni LLM ha una finestra di contesto (context window), cioè una quantità limitata di testo che può “ricordare” per ogni richiesta. Superata quella soglia, il modello non dimentica: semplicemente impazzisce. E quando succede, arrivano le allucinazioni, i comandi errati, i tool usati a casaccio, risposte fuori tema, promesse non mantenute. Hai presente quando un agente AI dice di aver già fatto qualcosa… che non ha mai fatto? È l’equivalente neurale di un manager che giura di aver mandato l’email, ma non l’ha nemmeno scritta. Context poisoning allo stato puro.
C’è un momento in cui ogni CTO, product owner o AI enthusiast si ritrova davanti a un modello linguistico con un’unica domanda in testa: “funziona davvero o mi stanno vendendo una demo da showroom?” In un’epoca in cui ogni LLM viene presentato come “state-of-the-art”, “alignment-aware”, “multi-modal-native” e altre amenità da conferenza, serve un test che tagli corto. Niente benchmark infiniti, niente metriche accademiche riciclate. Solo realtà, in cinque minuti netti. Un colpo d’occhio che valga più di mille paper peer-reviewed. Una scudisciata veloce ma letale per capire se il modello è pronto per entrare in produzione, o se deve rimanere nel museo delle promesse generative.
Agenti artificiali: il bluff del secolo o la vera rivoluzione del software?
Nel 2025 tutti parlano di AI agents, come se fosse l’ultimo oracolo digitale sceso in terra per risolvere la mediocrità strutturale dei SaaS. Tutti a scrivere prompt, a far girare LLMs come se fossero criceti impazziti su ruote da 80 miliardi di parametri. Eppure, pochi pochissimi capiscono come funzionano davvero questi benedetti “agenti”. Il motivo? Semplice: non è questione di modelli, è questione di framework agentici. E no, non sono roba da hipster nerd. Sono la vera infrastruttura neurale del futuro prossimo.
C’è una dualità che domina il panorama: da un lato n8n, l’artigiano zen dei workflow visuali. Dall’altro LangGraph, l’alchimista cerebrale del ciclo computazionale. Non sono rivali. Sono anime complementari dello stesso corpo cyborg: la nuova impalcatura del software aziendale post-human.
Chi pensa che l’AI moderna si limiti al prompt engineering o alla messa a punto di modelli preaddestrati è fermo al livello “giocattolo”. L’AI vera, quella che finisce in produzione, quella che deve scalare, performare, rispondere in millisecondi, aggiornarsi, ragionare, non si improvvisa. Va progettata come un’infrastruttura industriale: multilivello, interdipendente, e ovviamente fragile come il castello di carte più caro che tu possa immaginare.
Serve una visione sistemica, un’architettura a sette strati. Non è teoria, è la differenza tra un POC da demo call e una piattaforma AI che regge milioni di utenti. O, come direbbe qualcuno più poetico: dalla speranza alla scalabilità. Andiamo a sezionare questo Frankenstein digitale con cinismo chirurgico.
Alla base c’è il layer fisico, dove l’AI è ancora schiava del silicio. Che siano GPU NVIDIA da migliaia di dollari, TPUs di Google usate a ore come taxi giapponesi, oppure edge devices low-power per far girare modelli ridotti sul campo, qui si parla di ferro e flussi elettrici. Nessuna “intelligenza” nasce senza una macchina che la macina. AWS, Azure, GCP? Sono solo supermercati di transistor.
Da oggi, se non sai scrivere prompt, sei fuori. Non sei un developer, non sei un ingegnere, non sei neppure un umano interessante. Sei un fossile. E no, non sto esagerando. Anthropic — sì, quelli che giocano a fare i monaci illuminati dell’AI mentre bruciano milioni in cloud e cluster ha appena rilasciato un corso gratuito di Prompt Engineering per sviluppatori. Gratis. Ovvero: ti stanno dicendo “prendi il potere, o morirai schiacciato da chi lo fa prima di te”.
Hai capito bene: la nuova hard skill dei professionisti tech non è TypeScript, Rust o TensorFlow. È Prompt Engineering. Una parola che suona tanto come una buzzword da LinkedIn, e invece è la lama affilata che separerà i dev con stipendio da $200k da quelli che implorano l’algoritmo per non essere sostituiti da uno script in Python scritto male.
E sì, ovviamente è un corso “hands-on”, interattivo, diviso in capitoli con un crescendo narrativo degno di un romanzo cyberpunk in salsa OpenAI.
Microsoft ha appena ribaltato il tavolo dell’AI per sviluppatori, trasformando GitHub Copilot da semplice assistente di codice a un agente di programmazione completamente autonomo. E no, non è più quel copilota passivo che aspetta le tue istruzioni: ora fa il lavoro sporco da solo, come un junior inesperto ma pieno di entusiasmo, pronto a sbagliare e imparare senza chiedere il permesso.
L’idea di un agente AI che programma senza bisogno di supervisione in tempo reale sembra un azzardo da fantascienza, eppure Microsoft l’ha messa in pratica. Il nuovo Copilot non vive più in modalità “attendi input” o “collabora in diretta”, ma lavora asincronamente, orchestrando attività e processi di sviluppo in background, come se avessi un giovane apprendista nel team che prova a scrivere codice mentre tu dormi o ti dedichi a strategie più “nobili”. (PROVALO QUI)
Sembra fantascienza, ma è solo Python. O quasi. In un’epoca in cui ogni singola API sembra volerci chiedere una carta di credito, un gruppo di sviluppatori ha deciso di mandare al diavolo il cloud e riportare l’intelligenza artificiale dove dovrebbe sempre stare: nella tua macchina, nel tuo terminale, sotto il tuo controllo. Zero server, zero streaming, zero dipendenze esotiche. È il trionfo della local-first AI, e sì, gira perfino in tempo reale con la webcam. Offline. Con una leggerezza da far impallidire metà delle startup AI finanziate da Andreessen Horowitz.
“Se un prompt ti fa risparmiare 100k di McKinsey… è ancora un prompt o è un miracolo?” Questa è la domanda che ormai serpeggia sotto traccia tra founder e manager stanchi di consulenze in power point e board deck da sbadiglio. E sì, Reddit sta facendo girare questo power prompt che promette di fare ciò che una squadra di MBA con camicia bianca e cravatta allentata sognerebbe: scomporre, analizzare e riprogettare la tua strategia aziendale, come un vero strategist.
Se chiedi a un LLM “scrivimi una poesia sull’entropia quantistica” e poi lo rifai, e lo rifai ancora, noterai che qualcosa cambia. E no, non è perché è lunatico o ha letto troppi libri di filosofia quantistica. È colpa – o merito – della temperatura. Una variabile piccola e subdola che decide se il tuo modello è un contabile svizzero o un poeta stravagante in acido. E il bello è che sta tutto in una formula da due righe. Ma dietro c’è il cuore pulsante del comportamento di generazione testuale di un LLM.
Oggi parliamo di come l’AI si spaccia per intelligente mentre si comporta come uno stagista molto obbediente, salvo poi evolversi in qualcosa che, con l’aiutino giusto, potrebbe effettivamente fregarti il lavoro. Parliamo di AI Workflows, Agenti Autonomi, e dell’oscuro ma fondamentale MCP — Model Context Protocol. Tre sigle, tre livelli di potere computazionale, una sola verità: senza contesto, l’AI è solo un automa con l’elmetto del Project Manager.
I cosiddetti AI Workflows sono la versione postmoderna delle macro di Excel. La differenza? Nessuna, tranne il marketing. Un workflow AI è uno script lineare: trigger → azione → output. Tutto preciso, tutto meccanico. Arriva un’email? L’AI la riassume, crea un task e ti manda un messaggio Slack. Bingo. L’illusione dell’intelligenza. Ma non farti fregare: è puro determinismo digitale. Nessuna decisione, nessuna capacità di adattamento, solo sequenze codificate. È come parlare con un chatbot del 2004, ma con un’interfaccia più figa.
La maggior parte degli utenti che aprono ChatGPT per la prima volta fanno tutti la stessa cosa: scrivono qualcosa tipo “ciao, mi puoi aiutare con una cosa?”, ricevono una risposta gentile, e si illudono di aver capito come funziona. In realtà non hanno neanche scalfito la superficie.
L’illusione di “aver capito” è pericolosa. È come comprare una Ferrari e usarla per andare a fare la spesa la domenica mattina, in prima marcia, col freno a mano tirato. E quando qualcuno ti chiede se ti piace guidarla, rispondi: “Sì, però non è poi tutta questa cosa.” Davvero?
Mentre l’industria della tecnologia celebra con fanfare ogni nuovo traguardo di performance nei modelli di intelligenza artificiale dal GPT-4.5 a Gemini, passando per LLaMA 3 la vera rivoluzione si sta consumando sottotraccia, nel silenzio dei protocolli di comunicazione tra agenti AI. Come in una sala riunioni di CEO, dove tutti sono brillanti ma nessuno ascolta, le intelligenze artificiali possono essere geniali singolarmente, ma assolutamente inutili se non parlano la stessa lingua, con lo stesso ritmo, con la stessa logica condivisa. E qui entra in scena l’infrastruttura invisibile, il tessuto protocollare che tiene insieme ecosistemi complessi di agenti autonomi.
Il RAG non è più il simpatico acronimo che pensavamo di aver capito: “Retrieval-Augmented Generation”, un’idea semplice, quasi naif, di prendere un po’ di documenti, passarli a un LLM e sperare in una risposta decente. No, quella fase adolescenziale è finita. Ora RAG sta diventando l’infrastruttura sottostante, l’OS invisibile dell’intelligenza artificiale enterprise. E come ogni OS serio, smette di essere una funzione per diventare un ecosistema.
I numeri, tanto amati dai board aziendali e dai consulenti con slide patinate, raccontano una storia inequivocabile: nel primo trimestre del 2025, oltre il 51% delle implementazioni GenAI aziendali utilizza architetture RAG, rispetto al 31% di appena un anno prima. Tradotto: chi non l’ha già fatto, o è cieco o è già morto e non lo sa ancora.
Nel mondo incerto dei Large Language Model, dove il confine tra genialità e delirio si gioca in pochi token, Google sgancia la bomba: un manuale di 68 pagine sul prompt engineering. Non è il solito PDF da policy interna. È la nuova Torah per chi maneggia IA come un alchimista contemporaneo, dove ogni parola può scatenare un miracolo… o un mostro.
La notizia completa (slides incluse) è qui: Google Prompt Engineering Guide
Se fino a ieri giocavamo con i chatbot come se fossero i Tamagotchi aziendali, oggi chi non orchestra un esercito di agenti AI nei propri flussi operativi sta solo preparando la sedia per il competitor che lo sostituirà. La corsa all’automazione intelligente non è più una scommessa futuristica: è una guerra fredda già in corso tra i reparti IT, marketing, customer service e sviluppo prodotto. E come ogni guerra che si rispetti, a vincere non è chi ha più armi, ma chi le integra meglio.
In un mondo dove ogni workflow si trasforma in un sistema nervoso digitale, gli agenti AI sono i nuovi neuroni. Ma attenzione: non parliamo dei vecchi assistenti stupidi che sfornano risposte da FAQ. Questi nuovi agenti ragionano, decidono, eseguono e soprattutto scalano. Ecco come si stanno infiltrando nei gangli vitali delle aziende.
Partiamo dal presupposto che chiunque oggi osi ancora dire “non ho tempo” probabilmente non ha mai seriamente messo ChatGPT alla prova. Qui entriamo in un territorio interessante, quasi magico, dove la produttività schizza come una Tesla in modalità Plaid. E ovviamente, come ogni cosa magica, serve la formula giusta. Ti porto quindi nel mondo dei 10 prompt che, se usati bene, ti faranno sembrare un esercito di consulenti iperattivi pronti a servire il tuo impero personale. Nessun elenco sterile, solo pragmatismo velenoso e visione da CEO navigato.
Iniziamo con l’arte della scrittura di proposte commerciali, uno dei mestieri più noiosi dell’universo conosciuto. Fino a ieri, sudavi sette camicie per mettere insieme un documento decente che spiegasse il tuo prodotto o servizio a un potenziale cliente zombificato da altre cento proposte uguali. Ora basta inserire un prompt preciso su ChatGPT: “Crea una proposta professionale per [servizio/prodotto] destinata a [pubblico target], con introduzione, proposta di valore e dettagli sui prezzi.” Voilà, in meno tempo di quello che ci metti ad aprire un file Word, hai in mano un documento vendibile.
Nel mare magnum di buzzword e promesse roboanti su intelligenze artificiali miracolose, c’è una verità brutale che raramente viene sussurrata nei corridoi dorati delle startup e degli incubatori di unicorni: la parte più sottovalutata nello sviluppo di AI è conoscere davvero le strutture dati. Senza questo mattoncino di base, puoi anche avere il miglior modello del mondo, il cloud più costoso e una pipeline MLOps degna di un film cyberpunk: tutto crollerà come un castello di carte in una giornata ventosa a Chicago.
Capire come i dati sono organizzati, memorizzati e recuperati non è un vezzo accademico da nerd occhialuti chiusi in qualche scantinato, è la differenza tra un sistema AI scalabile e una montagna fumante di bug ingestibili. Ed è esattamente per questo che ogni maledetta app, da ChatGPT fino alla Tesla che cerca disperatamente di non investire il tuo gatto, usa strutture dati pensate, ottimizzate e brutalmente efficienti.
Partiamo da una verità tanto banale quanto ignorata: lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non è difficile perché sono “intelligenti”, ma perché sono imprevedibili, opachi, e spesso capricciosi come artisti in crisi creativa. E allora il vero mestiere non è più scrivere codice, ma costruire impalcature solide dove questi modelli possano “giocare” senza mandare tutto a fuoco.
Quando si mettono le mani su progetti che orchestrano più provider LLM, stratificazioni di prompt engineering, dati che scorrono come fiumi impazziti e team distribuiti tra dev, ML engineer e product owner, l’unica ancora di salvezza è una struttura progettuale ferrea, cinicamente modulare e brutalmente trasparente.
Costruire una REST API che non faccia schifo è un’arte sottile. È come servire whisky d’annata in un bicchiere di plastica: anche se il contenuto è buono, l’esperienza crolla. E in un’era in cui ogni microservizio, SaaS o IoT toaster parla con un altro pezzo di software, la tua API è l’interfaccia diplomatica del tuo sistema. Mal progettata, diventa una dichiarazione di guerra.
Cominciamo da un classico che sembra semplice ma viene ignorato come le istruzioni del microonde: gli HTTP status code. Non è una tavolozza a caso. Restituire 200 OK per ogni chiamata è l’equivalente digitale di annuire mentre ti sparano. Se il client sbaglia, diglielo con un 400. Se sei tu a esplodere, abbi il coraggio di un 500. Non mascherare il malfunzionamento con falsi successi, o ti ritroverai con un client che balla sul Titanic.
Imparare l’AI oggi è come trovarsi negli anni ‘90 con Internet: se ti muovi adesso, sei in anticipo. Se aspetti, diventi un consumatore di ciò che gli altri creeranno. Ma la differenza sostanziale è che l’AI non è un trend: è un paradosso darwiniano digitale. O la domini, o ne sei dominato. Ecco perché, se vuoi diventare davvero fluente nel linguaggio dell’intelligenza artificiale non la buzzword da conferenza, ma quella che cambia le tue decisioni di business, sviluppo o carriera servono fonti giuste, accessibili, dirette. Nessun bullshit motivazionale, solo contenuto vero.
Qui sotto trovi gli i canali YouTube imprescindibili per chi parte da zero ma punta a comprendere anche i white paper più ostici, e una selezione di blog dove la crème della ricerca pubblica senza troppi filtri.
L’uovo di Pasqua più interessante quest’anno non contiene cioccolato, ma neuroni sintetici, directory iper-curate e un discreto profumo di intelligenza artificiale. Il merito? Va dato al grande Fabrizio Degni, che ha aggiornato la sua già leggendaria lista delle risorse online dove l’AI non è solo una sigla ma una realtà pulsante di strumenti, tips, trick e comunità pronte a tutto, tranne che a dormire.
E siccome la Pasqua è il tempo della resurrezione, anche questa lista risorge, aggiornata e arricchita, pronta a servire chi vuole davvero capire dove sta andando il mondo senza dover passare per LinkedIn o peggio, i soliti espertoni da Bar dei Daini.
Nel silenzio in cui solitamente le Big Tech rilasciano aggiornamenti camuffati da “note tecniche”, OpenAI ha fatto qualcosa di diverso: ha pubblicato una guida ufficiale, gratuita e maledettamente utile per domare GPT-4.1. E no, non è la solita lista di buone intenzioni da community manager, ma un compendio pragmatico per chi con l’AI non ci gioca, ma la piega al proprio volere per lavorare meglio, più velocemente e con risultati da CEO.
Siamo finalmente arrivati al punto in cui l’AI non ha più bisogno di essere “magica”, ma precisa, documentata e controllabile. Il che, per chi ha un minimo di esperienza, significa solo una cosa: scalabilità vera. Ma vediamo perché questa guida è un evento epocale sotto il profilo tecnico-strategico e perché ogni CTO con un neurone attivo dovrebbe stamparsela e impararla meglio del manuale della Tesla.
Tutti parlano di prompt, fine-tuning e LLM come se bastasse scrivere “dimmi cosa pensi di questo PDF” per svoltare. Ma costruire una demo brillante non vuol dire essere pronti per la produzione. E in mezzo ci sono dodici stazioni infernali, tipo una via crucis dell’AI, che ogni team serio deve attraversare se vuole consegnare valore vero e non solo fuffa da keynote.
Il primo inciampo è sempre lo stesso: confondere il giocattolo con l’infrastruttura. La differenza tra un bel prototipo in Hugging Face e un sistema distribuito che regge l’urto del traffico reale è abissale. Uno è arte, l’altro è ingegneria. E i team che fanno sul serio lo sanno.
Il venerdì di Pasqua è quel momento magico della settimana in cui i CTO con sindrome da burnout e i founder che fingono di non controllare Slack si concedono il lusso di fare finta di rilassarsi. In realtà, quello che facciamo è scavare dentro GitHub come archeologi del codice, alla disperata ricerca del prossimo tool open source che ci faccia risparmiare soldi, tempo e neuroni. E guarda caso, oggi ti porto esattamente questo: una manciata di risorse gratuite su Generative AI che non solo non costano nulla, ma che possono trasformare il tuo weekend in un piccolo laboratorio personale di automazione, modelli e sperimentazione nerd.
Non serve piangere per l’ennesima subscription a 99$/mese. Il bello della GenAI è che la community sta già costruendo tutto — gratis — mentre i soliti noti cercano di vendertelo impacchettato come “enterprise-ready”. Andiamo dritti al punto, senza romanticherie.
Nella giungla del decision-making moderno, chi dirige un’azienda non può permettersi di affidarsi all’istinto o a LinkedIn posts con frasi motivazionali. Serve metodo, visione, e sì, anche un certo cinismo. Ecco perché i tool strategici non sono solo “tool”: sono salvagenti cognitivi per non affogare in un mare di priorità, problemi e opportunità che puzzano di rischio. Nessun bullet point, solo ragionamento strutturato.
Mentre l’attenzione globale è polarizzata su GPT-5, sulle AI multimodali e sugli ennesimi drammi da conferenza stampa, OpenAI ha sganciato una bomba silenziosa: si chiamaOpenAI Academy, è online, completamente gratuita, e se non sei già dentro… sei in ritardo.
È la versione di Stanford fatta da una startup da miliardi: snella, interattiva, pensata per far impennare la curva di apprendimento sull’intelligenza artificiale. Una piattaforma educativa che riesce a parlare sia a chi sta ancora cercando di capire come si accende ChatGPT, sia a chi sviluppa agenti personalizzati con API e prompt avanzati. Nessuna barriera d’ingresso: zero codice obbligatorio, solo contenuti su misura e una UX che ti fa venir voglia di imparare roba che Coursera si sogna di notte.
Di seguito trovi la guida definitiva per il leggendario corso di Deep Learning di Andrew Ng su Coursera. Se sei seriamente intenzionato a entrare nel mondo dell'”AI all’avanguardia”, questa è una fonte di informazioni straordinaria. 𝗖𝗼𝘀𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶𝗲𝗻𝗲? ✅ Reti Neurali & Deep Learning ✅ Ottimizzazione dei Parametri, Regolarizzazione & Ottimizzazione ✅ Strutturare Progetti di Machine Learning ✅ Reti Neurali Convoluzionali (CNN) ✅ Modelli Sequenziali & Reti Ricorrenti
Questo corso ti insegna anche come funziona realmente il Deep Learning, anziché offrirti solo una descrizione superficiale. Puoi scaricare gli appunti qui sotto, compilati da Mahmoud Badry
Generative AI come un specchio deformante non è soltanto una metafora accattivante: è una strategia. Usare genai per rompere pattern e aprire nuove visioni funziona soltanto se riconosciamo che il riflesso è sbagliato per definizione è amplificato, semplificato, talvolta mentitore. Questa premessa separa il provetto sperimentatore dall’operatore automatico che incolla prompt e aspetta un miracolo.
Da secoli, gli esseri umani automatizzano compiti per migliorare l’efficienza. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), questa ricerca dell’efficienza ha fatto un enorme balzo in avanti, e ora le aziende tecnologiche vedono un potenziale di profitto in questa direzione. La loro soluzione? Gli “agenti” AI.
Andrej Karpathy, noto esperto di intelligenza artificiale e deep learning, ha recentemente annunciato l’apertura di un nuovo corso online intitolato “LLM101n: Let’s Build a Storyteller”. Questo corso si propone di guidare gli studenti nella costruzione di un modello di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model o LLM) in grado di generare storie in modo collaborativo.
Il Bootcamp LLM di Full Stack Deep Learning è un corso intensivo, accessibile gratuitamente su YouTube, che ti guida nella creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4.
L’obiettivo del Bootcamp è fornirti una conoscenza completa e aggiornata sulla creazione e distribuzione di applicazioni basate su LLM (Large Language Models).
Una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per consentire una personalizzazione dell’apprendimento è un sistema di formazione online che adatta il contenuto didattico alle esigenze e alle abilità dell’utente. Questo tipo di piattaforma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le interazioni dell’utente con il sistema, come le risposte ai quiz, il tempo trascorso su ogni argomento e i progressi complessivi, per creare un percorso di apprendimento personalizzato.
La piattaforma può anche offrire raccomandazioni sui contenuti didattici più adatti all’utente, suggerire esercizi aggiuntivi per rafforzare le aree di debolezza e fornire feedback personalizzati per aiutare l’utente a migliorare le proprie prestazioni. Inoltre, la piattaforma può adattare il livello di difficoltà dei contenuti in base alle competenze dell’utente, fornendo sfide adeguate per mantenere l’interesse e la motivazione.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione dell’apprendimento offre numerosi vantaggi, tra cui un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e mirata, una maggiore efficacia nell’acquisizione delle competenze e una riduzione del tempo necessario per completare il percorso formativo. Questo approccio è particolarmente utile per gli studenti con esigenze di apprendimento diverse, come coloro che hanno difficoltà di apprendimento o che necessitano di un supporto extra per raggiungere i propri obiettivi formativi.
Un buone esempio e’ TutorAI che, nella schermata iniziale, chiede semplicemente di inserire l’argomento che si vuole imparare ed elabora in pochi secondi un percorso di apprendimento strutturato in una serie di moduli, per ciascuno dei quali lo studente ha la possibilità di richiedere una sintesi dei contenuti, di ottenere esempi, di rispondere a quiz, di fare domande. Nella versione a pagamento è possibile definire il proprio livello di conoscenza iniziale, tracciare le proprie performance e far sì che la piattaforma osservi il modo in cui interagiamo con i contenuti, adattando a mano a mano il percorso al nostro stile di apprendimento.
Altri esempi includono :
Impara il prompt : un corso gratuito e open source sulla comunicazione con l’intelligenza artificiale.
Roadmap : una roadmap che collega molti dei concetti più importanti dell’apprendimento automatico, come apprenderli e quali strumenti utilizzare per eseguirli.
coursera-deep-learning-specialization – Appunti, compiti di programmazione e quiz da tutti i corsi della specializzazione Coursera Deep Learning offerta da deeplearning.ai
tensorflow : tutte le note importanti per imparare Python con tutti gli esempi in Google Colab
L’approccio all’Intelligenza Artificiale (AI) può essere paragonato al film “La strana coppia” del 1968, con Jack Lemmon e Walter Matthau1. Nel film, due amici con abitudini diametralmente opposte sono costretti a convivere: Felix Ungar (Jack Lemmon), maniacale dell’ordine e della pulizia, e Oscar Madison (Walter Matthau), disordinato e approssimativo (che, più o meno, potrebbe somigliare al sottoscritto).
Quando ci si approccia all’AI, spesso si devono cambiare le proprie abitudini di pensiero. Come Felix e Oscar che devono adattarsi l’uno all’altro per convivere, così chi si approccia all’Intelligenza Artificiale deve adattarsi a nuovi modi di pensare e di lavorare. L’AI, infatti, richiede un approccio basato su dati e algoritmi, piuttosto che su intuizioni personali.
Per i piu’ giovani Jack Lemmon e Walter Matthau hanno recitato insieme in numerosi film, formando una delle coppie più affiatate e amate del cinema americano. Tra i loro film più noti, oltre a “La strana coppia”, ci sono “Grumpy Old Men” e il suo sequel “Grumpier Old Men”, in cui interpretano due vicini di casa in età avanzata che si contendono l’amore della stessa donna. Questi film, come “La strana coppia”, sono caratterizzati da un umorismo pungente e da una grande alchimia tra i due attori, un po’ come quella che c’è tra me e l’altro co-founder di Rivista.AI.
Il primo passo per creare un’abitudine è renderla evidente. Quando si tratta di intelligenza artificiale, significa renderla facilmente accessibile e visibile nel tuo ambiente quotidiano. Ecco alcune idee su come rendere l’AI più presente nella tua vita:
Aggiungete un pulsante ChatGPT al tuo Stream Deck;
Inserite i vostri strumenti IA preferiti nella barra degli strumenti del vostro browser;
Impostate il vostro strumento AI preferito come homepage del vostro browser;
Posizionate ChatGPT sulla schermata iniziale del vostro telefono.
Configurate un comando vocale Siri per attivare ChatGPT;
Aggiungete un tag NFC alla scrivania che apre la tua app AI preferita quando viene toccato;
Iniziate ogni giornata chiedendo al vostro strumento AI un riepilogo del vostro programma, aggiornamenti di notizie o di affrontare la prima attività nella vostra lista di cose da fare;
Aggiungete un post-it sulla vostra scrivania con un promemoria divertente come “Claude è affascinante”.
Il prossimo passo è rendere l’abitudine attraente. Le abitudini tendono a persistere quando sono associate a emozioni ed esperienze positive. Ecco alcuni suggerimenti su come rendere l’uso dell’AI più piacevole:
Durante una passeggiata di 30-60 minuti, dettare e-mail o attività a Otter AI;
Mentre vi truccate, fate una conversazione completa con ChatGPT Voice;
Usate Speechify per leggere ad alta voce gli articoli mentre siete in viaggio o mentre mangiate;
Ogni mattina, mentre la colazione si sta riscaldando, affidate la vostra lista di cose da fare all’Intelligenza Artificiale.
Infine, rendete l’abitudine semplice. Ridurre l’attrito è fondamentale per formare abitudini durature. Ecco alcuni modi per semplificare l’uso dell’AI:
Create una libreria di prompt precompilati o procedure operative standard (SOP) per gli strumenti o le attività di Intelligenza Artificiale più utilizzati;
Usate assistenti ad attivazione vocale per accedere agli strumenti di Intelligenza Artificiale a mani libere, facilitando il multitasking;
Usate strumenti di automazione basati sull’AI per semplificare le attività ripetitive;
Installate la versione dell’app mobile per gli strumenti AI che utilizzate in modo da non doverli aprire nel browser;
Integrate gli strumenti AI direttamente nelle piattaforme che già utilizzate, come Slack, Trello o client di posta elettronica;
Create scorciatoie da tastiera per attivare strumenti o script AI.
Ricordate, la chiave per formare un’abitudine è la costanza. Quindi, iniziate da qualcosa di piccolo, rendetelo divertente e mantenetelo semplice!
Per rafforzare l’abitudine all’uso dell’Intelligenza Artificiale, è importante provare un senso di soddisfazione e realizzazione quando la si utilizza. È puro condizionamento umano. Occorre rinforzare il tuo comportamento.
Potete:
Condividere i vostri risultati basati sull’Intelligenza Artificiale con la vostra rete;
Condividere le creazioni IA sui social media e chiedere feedback;
Creare un sistema di ricompensa per voi stessi (es: dopo aver risparmiato una certa quantità di tempo utilizzando l’Intelligenza Artificiale, potete prendere un maritozzo (se siete a Roma) con il caffè mattutino.
Il divario tra chi utilizza l’Intelligenza Artificiale e chi no si sta allargando in modo preoccupante. Come persona coinvolta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sto assistendo a questa tendenza e sono determinato a dare il mio contributo per colmare questo divario.
Non sto sostenendo l’uso dell’Intelligenza Artificiale per tutto (non inserite il vostro Codice Fiscale su ChatGPT!), ma sto esortando tutti a familiarizzare con questa tecnologia con la rapidità con la quale il nostro mondo si sta trasformando.
La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale non è solo alle porte: sta già rivoluzionando il mercato del lavoro. Ad esempio, l’AI sta già trasformando settori come la sanità, dove gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a diagnosticare malattie, e il settore finanziario, dove l’AI può prevedere le tendenze del mercato.
In futuro, l’esperienza con l’Intelligenza Artificiale diventerà un fattore chiave nelle decisioni di assunzione, promozione e persino nella creazione di ricchezza. Ad esempio, le aziende potrebbero dare la preferenza ai candidati con competenze in Intelligenza Artificiale, e coloro che sono in grado di utilizzare l’AI per migliorare l’efficienza o generare nuove idee potrebbero avere maggiori opportunità di avanzamento di carriera.
Se il messaggio di questa articolo e spero di Rivista.AI non è ancora chiaro, eccolo: più ci impegniamo con l’Intelligenza Artificiale, meglio saremo attrezzati per affrontare le sfide e le opportunità future.
Coloro che seguono questa Rivista hanno un vantaggio. Ricevere consigli pratici, approfondimenti reali e azioni concrete da intraprendere. Condividete pure queste informazioni con la vostra famiglia, i vostri amici e i vostri colleghi.
Iniziate in piccolo, rendetelo divertente e osservate come la vostra abitudine all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale cresca. Ad esempio, potreste iniziare a utilizzare un assistente virtuale per organizzare il vostro calendario o potreste iniziare a utilizzare strumenti di analisi dei dati basati sull’AI per migliorare le vostre decisioni aziendali. Ricordate, ogni piccolo passo conta!
Se questi suggerimenti sono stati in grado di cambiare il modo in cui utilizzate l’Intelligenza Artificiale, fatemelo sapere [mail: redazione@rivista.ai].
PS: la Redazione di Rivista.AI non ha nessuno accordo commerciale con gli esempi citati, se li he comperati…
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Gli agenti IA, sono sistemi progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo o semi-autonomo. Questi compiti possono variare da semplici operazioni, come la ricerca di informazioni, a compiti più complessi che richiedono la pianificazione e l’implementazione di strategie multi-fase.
Volendoli riassumer in MACRO GATEGORIE :
Pianificazione: Gli agenti IA utilizzano i Large Language Models (LLM) per elaborare e implementare strategie in più fasi per raggiungere un obiettivo. Questo processo può includere la definizione di obiettivi, la generazione di piani d’azione, la valutazione delle opzioni disponibili e l’adattamento dei piani in base ai cambiamenti nel contesto o nell’ambiente.
Un esempio di agente IA che utilizza la pianificazione è un sistema di navigazione GPS. Questo sistema elabora e implementa una strategia in più fasi per guidare un utente da un punto A a un punto B, tenendo conto di vari fattori come il traffico, la distanza e il tempo previsto di viaggio.
Utilizzo degli strumenti: Gli agenti IA sono dotati di vari strumenti che facilitano la raccolta di informazioni, il processo decisionale e l’elaborazione dei dati. Questi strumenti possono includere la ricerca sul web, l’esecuzione di codice, l’analisi dei dati e altri.
Un esempio di agente IA che utilizza gli strumenti è un assistente virtuale come Siri o Alexa. Questi agenti utilizzano strumenti come la ricerca sul web e l’esecuzione di codice per rispondere alle domande degli utenti, controllare i dispositivi smart home, riprodurre musica, inviare messaggi e molto altro.
Comprensione dei dati o del contesto: Gli agenti IA utilizzano spesso funzionalità come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o digeriscono set di dati specifici per migliorare il completamento delle attività. Questo può includere l’interpretazione di dati non strutturati, l’identificazione di pattern nei dati, la comprensione del contesto in cui l’agente opera e l’adattamento delle azioni dell’agente in base a queste informazioni.
Un esempio di agente IA che comprende i dati o il contesto è un sistema di raccomandazione personalizzato come quello utilizzato da Netflix o Amazon. Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro gusti e comportamenti passati
Riflessione: Utilizzando un LLM, l’agente IA può valutare le proprie prestazioni per identificare i miglioramenti. Questo può includere l’analisi delle azioni passate, l’identificazione di errori o inefficienze, la generazione di idee per migliorare le prestazioni future e l’implementazione di queste idee.
Un esempio di agente IA che utilizza la riflessione è un sistema di apprendimento automatico che utilizza il feedback per migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può “riflettere” sulle azioni passate per determinare quali azioni hanno portato a risultati positivi e quali azioni hanno portato a risultati negativi, e quindi adattare le sue future decisioni di conseguenza.
Collaborazione multi-agente: In alcuni casi, più agenti IA possono collaborare per eseguire compiti. Questo può includere la distribuzione di compiti tra gli agenti, lo scambio di idee e informazioni, la collaborazione per risolvere problemi complessi e la creazione di soluzioni superiori attraverso la collaborazione
Un esempio di collaborazione multi-agente è un sistema di veicoli autonomi che collaborano per coordinare i loro movimenti e evitare collisioni. Ad esempio, i droni possono utilizzare la comunicazione multi-agente per coordinare i loro voli, evitare ostacoli e completare compiti in modo efficiente.
Sia Devika che Devin sono strumenti di intelligenza artificiale che assistono nello sviluppo del software. Entrambi hanno le loro forze uniche e la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche dell’utente.
Devika è un software di ingegneria AI open source che comprende le istruzioni ad alto livello, le suddivide in passaggi pratici, esegue ricerche e scrive codice per soddisfare obiettivi specifici. Devika utilizza modelli di linguaggio avanzati, algoritmi di pianificazione e ragionamento, estrazione di parole chiave contestuali, capacità di navigazione web e la capacità di scrivere codice in più lingue. Devika si adatta alle esigenze mutevoli in modo flessibile.
Devin, sviluppato da Cognition AI, è stato un pioniere nell’ingegneria del software assistita dall’IA. Devin utilizza modelli di linguaggio avanzati come Claude 3, GPT-4 e GPT-3.5 per generare frammenti di codice. Devin interagisce con gli sviluppatori attraverso un’interfaccia di chat, interpretando le direttive ad alto livello in passaggi tangibili. Devin eccelle nell’organizzazione dei compiti all’interno dei progetti, promuovendo una migliore collaborazione.
La decisione tra Devika e Devin può essere influenzata dallo stadio del tuo progetto:
Per iniziative in fase iniziale: Devika, con la sua facilità d’uso e natura open source, è ideale per esplorare le capacità dei modelli di linguaggio di livello superiore (LLM). Ti permette di sperimentare, iterare rapidamente e personalizzare la piattaforma per adattarla alle tue esigenze.
Per progetti più complessi: Per progetti ben consolidati che necessitano di una generazione di codice di alta qualità, l’esperienza comprovata e la potenza di Devin potrebbero essere una scelta più sicura. Tuttavia, la limitata personalizzazione potrebbe rappresentare uno svantaggio.
Guardando al futuro dello sviluppo basato su LLM, sia Devin che Devika rappresentano un enorme passo avanti nello sviluppo di software basato sull’intelligenza artificiale. Ecco alcune potenziali evoluzioni:
Un incontro perfetto per gli sviluppatori: Immagina un futuro in cui le competenze di Devin nella generazione di codice si combinano con l’approccio user-friendly e open source di Devika. Questo potrebbe portare alla creazione dello strumento di sviluppo LLM definitivo!
L’intelligenza artificiale spiegabile al salvataggio: L’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) in queste piattaforme potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. Gli sviluppatori potrebbero finalmente comprendere il ragionamento dietro il codice generato, rendendo il debug e l’ottimizzazione molto più semplici.
Aumento degli LLM specializzati: Potremmo vedere l’emergere di LLM specializzati in linguaggi di programmazione specifici o attività di sviluppo. Immagina un LLM che sia un esperto nella creazione di interfacce utente o nella creazione di protocolli di rete sicuri.
Il futuro dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale è promettente, e Devin e Devika sono all’avanguardia di questa rivoluzione entusiasmante. Man mano che questi strumenti si evolvono e nuovi protagonisti emergono, una cosa è certa: la scrittura del codice diventerà più efficiente, accessibile e forse anche più divertente!
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