8. Usare i chatbot AI: ChatGPT, Claude.ai, Gemini

Prima di costruire agenti, impara a usarli bene sui prodotti consumer. È il modo più veloce per sviluppare intuito su cosa funziona e cosa no, e per molti compiti di vita reale è anche tutto ciò che ti serve.

8.1 Le tre interfacce principali

Prodotto	URL	Chi lo fa	Punti di forza
ChatGPT	chat.openai.com	OpenAI	Ecosistema più ricco (GPT, Plugin, Code Interpreter, GPTs custom)
Claude	claude.ai	Anthropic	Ottimo per scrittura/coding, contesti lunghi, "Projects"
Gemini	gemini.google.com	Google	Integrazione con Google (Gmail, Docs, Drive), multimodalità

Tutte e tre offrono:
- Tier gratuito limitato.
- Tier a pagamento (~20€/mese) con modelli più capaci e limiti più alti.
- App mobile e desktop.

Le differenze pratiche cambiano spesso. La tua scelta dovrebbe basarsi su:
- Quale ecosistema usi già (Google Workspace? → Gemini si integra bene).
- Per cosa lo usi (scrittura/coding intenso? → Claude tende a vincere).
- Cosa ti piace come UX.

Provarli tutti per due settimane è la cosa più sensata.

8.2 Le funzionalità che cambiano la vita

Tutte e tre offrono, con nomi diversi, queste funzionalità:

Memoria

ChatGPT "Memory", Claude "Project knowledge", Gemini "Saved info". Salvano fatti su di te tra una conversazione e l'altra.

Cosa metterci:
- Il tuo ruolo, tono preferito ("rispondi in italiano, stile diretto").
- Convenzioni del tuo team (linguaggio, librerie, framework).
- Vincoli persistenti ("uso macOS, prediligo Python 3.12").

Cosa NON metterci:
- Segreti, password, dati sensibili (i provider possono usare le conversazioni per training, salvo opt-out).
- Informazioni che cambiano spesso (le riscriverai ogni volta).

Allegati e file

Puoi caricare PDF, immagini, fogli Excel, codice. Il modello li legge e ci ragiona sopra.

Casi d'uso tipici:
- "Riassumi questo PDF di 80 pagine."
- "Estrai i dati di questa fattura in CSV."
- "C'è qualcosa di strano in questo grafico?" (multimodale: immagine + ragionamento).

Limite: PDF molto grandi possono saturare il context o essere processati a pezzi. Per bibbie di documenti, RAG (Cap. 7).

Code execution / Code Interpreter

Il modello scrive ed esegue codice Python in un sandbox per:
- Analizzare un CSV.
- Generare grafici.
- Convertire formati di file.
- Fare calcoli precisi.

Questo è il "code-generating agent" di cui parlavamo nel Cap. 4. Velocissimo per task data-driven.

Web search

Il modello cerca nel web durante la risposta. Essenziale per fatti aggiornati (oltre la knowledge cutoff).

ChatGPT, Claude e Gemini hanno tutti questa funzione. Si attiva di default quando il modello "sente" che serve, o tramite un toggle esplicito.

Image generation

Genera immagini da prompt. Dall'identità grafica per uno slide deck a un mockup di UI. Le qualità variano: DALL-E 3 in ChatGPT, Imagen in Gemini, Sora per video.

Voice / mode conversazionale

App mobile: parli, il modello ti risponde con voce. Sorprendentemente buona, ottima per prompt lunghi mentre cammini.

Custom GPTs / Projects / Gems

Versioni "configurate" dell'AI con prompt e knowledge dedicati. Esempi:
- ChatGPT Custom GPT con istruzioni specializzate (es. "il mio coach di scrittura", "esperto di legge italiana").
- Claude Project con un set di documenti caricati (es. tutti i contratti del 2025).
- Gemini Gem con un ruolo personalizzato.

Sono il modo più semplice per "costruire un agente" senza scrivere codice.

8.3 Workflow consigliati

Workflow 1 — Brainstorming

Apri una nuova chat.
Spiega il problema in 3-4 frasi, dai contesto sul tuo target.
Chiedi 10 idee, ognuna con "perché potrebbe funzionare" e "rischi".
Scegli la rosa di 3 e chiedi di approfondirle.
Per la favorita, chiedi un piano di esecuzione.

Workflow 2 — Scrittura (articolo, email, post)

Spiega: argomento, audience, tono, lunghezza, formato.
Chiedi un outline prima del testo completo.
Itera sull'outline finché non ti convince.
Solo allora chiedi il testo completo.
Editing: chiedi "rendilo più diretto", "togli aggettivi", "aggiungi un esempio nel paragrafo 3".

Saltare l'outline è l'errore più comune. Il modello scriverà 1000 parole su un'angolazione che non ti piace, e farai più fatica a riscrivere che a partire da capo.

Workflow 3 — Analisi documento

Carica il documento.
Inizia con: "Riassumi in 5 bullet" → ti calibri sul contenuto.
Domande mirate: "Cosa dice della sezione X?", "Quali sono le scadenze?".
Estrazione strutturata: "Estrai le date in formato YYYY-MM-DD, una per riga".

Workflow 4 — Imparare un nuovo argomento

"Spiegami X come se fossi nuovo. Parti dal contesto, poi i concetti chiave, poi un esempio."
"Adesso testami: fammi 5 domande in ordine crescente di difficoltà."
Risponde tu, lui corregge.
"Quali sono i misconcetti tipici di chi inizia con X?"
"Risorsa migliore per approfondire?" (verifica i link suggeriti — può inventare).

Workflow 5 — Coding (light)

Descrivi il problema con un esempio di input/output desiderato.
Specifica linguaggio, libreria, vincoli (no dipendenze esterne, ecc.).
Chiedi codice + spiegazione.
Test: copia in un editor, esegui. Se non funziona, mostra l'errore al modello.
Per progetti seri, passa a Claude Code (Cap. 9), non a chat.

8.4 Tips che fanno la differenza

Inizia ogni chat con il contesto. "Sono un avvocato civilista, l'utente di questo documento è un cliente non tecnico." Cambia tutta la qualità.
Una chat = un argomento. Apri una nuova chat per un task nuovo. Mischiare confonde il modello e la tua memoria.
Salva i prompt buoni. Se trovi un prompt che funziona, mettilo in una nota. Tornerà utile.
Usa "Continue" o "Espandi" se la risposta è incompleta.
"Critica la tua risposta" prima di accettare. Spesso emergono cose che mancavano.
Confronta modelli sullo stesso prompt quando hai dubbi. ChatGPT e Claude possono dare prospettive diverse utili.
Per task ripetitivi, crea un Custom GPT / Project / Gem. Riutilizzi prompt e contesto senza ripetere ogni volta.

8.5 Cosa NON fare

Non incollare dati sensibili. Codice fiscale, credenziali, IP confidenziale aziendale: usa modalità con opt-out training, oppure prodotti enterprise (ChatGPT Enterprise, Claude Team) con policy di non training.
Non fidarti dei link. I modelli inventano URL plausibili che non esistono. Verifica sempre.
Non delegare decisioni critiche senza verifica. Diagnosi mediche, consulenza legale, finanziaria: l'AI è uno strumento di supporto, non un decisore.
Non aspettarti coerenza tra turni. Se chiedi due volte la stessa cosa con piccole variazioni, può rispondere diverso. È normale.
Non lottare contro il modello. Se non capisce dopo 3 tentativi, riformula o passa a un altro modello.

8.6 Privacy e training: cosa devi sapere

Per default, i provider possono usare le tue conversazioni per migliorare i modelli. Per evitarlo:

ChatGPT: Settings → Data Controls → "Improve the model for everyone" → OFF.
Claude: Le conversazioni in Pro non vengono usate per training di default. Verifica nelle settings.
Gemini: Activity → Web & App Activity → controlla cosa viene salvato.

Per ambito professionale, prediligi versioni Enterprise/Team con SLA di non training scritte nel contratto.

8.7 Esercizio: il "test della giornata"

Per una settimana, ogni volta che stai per fare qualcosa che richiede pensiero o scrittura, chiediti: "posso farlo prima con un AI?". Non delegare cieco, ma usalo come acceleratore.

Lista di task tipici dove cambia tutto:

Scrivere una email difficile (richiamo a un fornitore, condoglianze, richiesta scomoda).
Prendere appunti da una riunione (audio → testo → riassunto + action items).
Analizzare un Excel di 50 righe (chiedi di trovare i pattern).
Tradurre un testo tecnico (cura il glossario).
Spiegare un concetto a tuo figlio in modo semplice.
Generare 10 nomi per un progetto.
Riassumere un articolo lungo.
Validare un'idea ("trova i 5 buchi più grandi in questa proposta").

Dopo una settimana avrai un'intuizione naturale di "quando l'AI mi conviene".

8.8 Da ricordare

ChatGPT, Claude, Gemini sono il punto di partenza. Provali, scegli quello che si adatta meglio al tuo lavoro.
Memoria, allegati, code interpreter, web search: le funzionalità trasversali che usi quotidianamente.
Workflow > prompt singolo. Outline prima del testo, brainstorming prima della soluzione, riassunto prima delle domande di dettaglio.
Custom GPT / Project / Gem per task ripetitivi: configuri una volta, riusi sempre.
Privacy: opt-out training, mai dati sensibili, prediligi Enterprise per uso professionale.

8.9 Errori tipici

Aspettarsi risultati senza dare contesto. "Scrivimi un'email" → mediocre. "Scrivimi un'email a un cliente B2B che si lamenta del ritardo, tono cordiale ma fermo, in italiano" → eccellente.
Restare con prompt singolo. Le 5 risposte successive ti raffinano il risultato.
Cercare l'unica frase magica. Non esiste; esiste un workflow buono.
Usare ChatGPT per coding serio. Ottimo per snippet; per progetti, Claude Code o Cursor sono più produttivi.
Non sfruttare la voice mode per pensare a voce alta. Cammini, parli, ricevi risposte. Cambia il modo di lavorare.

I chatbot sono il livello "consumer". Per chi sviluppa, esiste qualcosa di molto più potente: un agente AI dentro il tuo terminale.