Le IA disponibili per le nostre attività

Una premessa onesta: questo capitolo invecchia in fretta

Devo dirtelo subito, prima che tu ci perda tempo.

Ogni classifica di intelligenze artificiali scritta oggi è sbagliata tra sei mesi. I nomi cambiano, i numeri di versione crescono, quella che era la migliore viene superata, i prezzi si muovono. Se questo capitolo fosse un elenco di “chi vince”, nascerebbe già vecchio.

Quindi non lo è. Quello che invecchia sono i nomi; quello che non invecchia sono le categorie e le domande da fare. Un’IA che gira sul tuo computer e una che gira in un data center a diecimila chilometri saranno cose diverse anche tra dieci anni, per ragioni che non dipendono dalla moda. Quanto ti costa, dove finiscono le tue parole, cosa succede quando sbaglia: sono domande che ti farai per sempre.

Impara quelle. I nomi te li dirà chiunque, compresa l’IA stessa.

Cosa ti porti a casa da questo capitolo

1. cos’è, materialmente, una di queste cose;
2. sei o sette parole tecniche che da qui in poi sentirai ogni giorno, e con quelle parole che idea farsi di chi hai dall’altra parte: cosa vede, cosa ricorda, cosa non può sapere;
3. cosa fare quando va storto, che è la competenza che ti farà risparmiare più tempo di tutte;
4. la differenza tra le IA di frontiera e quelle aperte, e quando conviene l’una o l’altra;
5. dove finiscono le cose che scrivi, e quanto costa tutto questo;
6. come si sceglie, senza passare tre settimane a confrontare.

Gli esercizi di questo capitolo si fanno con un’IA aperta davanti. Se non ne hai ancora una, non aspettare la fine del capitolo per procurartela: apri adesso la versione gratuita della prima che ti viene in mente, una qualsiasi, e tienila lì. Alla scelta vera arriviamo in fondo, e a quel punto avrai anche i criteri per farla.

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Cos’è, materialmente, una di queste cose

Partiamo da una cosa che quasi nessuno dice, e che rimette tutto in proporzione.

Un’intelligenza artificiale è un file.

Un file enorme, che contiene una quantità sterminata di numeri, ma un file: sta su un disco, si può copiare, ha una dimensione in gigabyte. Quel file si chiama modello. I numeri dentro si chiamano parametri, e sono l’equivalente delle connessioni di un cervello: da soli non significano niente, tutti insieme codificano quello che il modello sa fare.

Come ci sono finiti dentro quei numeri? Con l’addestramento: mesi di calcolo su montagne di testo, in cui il modello ha imparato a prevedere cosa viene dopo. Costa centinaia di milioni di euro e lo fanno poche aziende al mondo. Succede una volta sola, prima che tu esista per il modello.

Quando invece tu scrivi qualcosa e ricevi una risposta, si chiama inferenza: il file viene caricato in memoria, ci passano dentro le tue parole, ne escono altre parole. Costa pochi centesimi e dura qualche secondo.

La distinzione sembra teorica ed è invece la cosa più pratica del capitolo, perché ne discende un fatto che sorprende quasi tutti:

Il modello non impara da te mentre ci parli. Quel file di numeri resta identico. Alla fine della conversazione, tutto quello che vi siete detti sparisce dal modello, che torna esattamente com’era. Attenzione però: il prodotto che stai usando può avere una memoria a parte, cioè un file di appunti su di te che ti riallega automaticamente ogni volta. Sono due cose diverse. Il modello non cambia mai, gli appunti sì. E gli appunti, di solito, li puoi leggere e cancellare.

C’è una conseguenza pratica che ti servirà per tutto il libro: se una conversazione è andata bene e ti serve di nuovo domani, il valore non è nel modello, è in quello che ti sei scritto. Le istruzioni buone si salvano in un file. Ci torneremo, ed è una delle abitudini che cambia di più la resa.

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Le parole che sentirai ogni giorno

Sono sei. Non sono difficili, e conoscerle ti evita di sentirti straniero.

Prompt. Quello che scrivi tu. In italiano si direbbe “richiesta” o “istruzione”, ma sentirai sempre prompt. Non è solo la domanda: è tutto quello che consegni, incluse le istruzioni su come lavorare e i file che alleghi.

Token. L’unità con cui i modelli contano il testo. Non sono lettere e non sono parole: sono pezzi di parola. “Casa” è un token solo, “inconcepibile” ne vale tre o quattro. Regola pratica per l’italiano: una pagina di libro fa circa 600 token, un contratto di dieci pagine circa 6.000. Ti serve perché i token sono l’unità con cui si misura sia la memoria sia il prezzo.

Contesto, o finestra di contesto (in inglese context window, ed è la forma che incontrerai più spesso). Quanto testo il modello riesce a tenere sotto gli occhi in una volta sola. È il suo tavolo di lavoro: ci stanno il tuo prompt, i file che alleghi e tutta la conversazione fatta finora. I modelli di oggi hanno tavoli enormi, capaci di reggere interi libri. Ma un tavolo, per quanto grande, si riempie: quando succede, le cose dette all’inizio scivolano via, ed è il motivo per cui una conversazione lunghissima a un certo punto comincia a “dimenticare”. La soluzione non è litigare: è aprire una conversazione nuova e riconsegnare l’essenziale.

Allucinazione. Quando il modello inventa qualcosa con la stessa faccia sicura che ha quando dice il vero. Non è un bug che verrà risolto la settimana prossima: è una conseguenza di come funziona la macchina, che genera la continuazione più plausibile e non ha un modo interno di distinguere il plausibile dal vero. Sui fatti verificabili, verifica sempre: nomi propri, date, numeri di legge, citazioni, prezzi. Sul lavoro che fa invece di dire, come scrivere un programma, il controllo è più facile: si prova e si vede se funziona.

Multimodale. Vuol dire che oltre al testo digerisce anche immagini, audio, a volte video. In pratica: puoi fotografare una bolletta, un errore sullo schermo, uno schizzo su un tovagliolo, e chiedere cosa ne pensa. È una delle cose che ti farà risparmiare più tempo in assoluto, e quasi nessuno la usa abbastanza.

Ragionamento. Alcuni modelli, prima di rispondere, si prendono un tempo in più per pensare in silenzio, provando strade diverse. Costano di più e sono più lenti, ma su problemi difficili sbagliano molto meno. Sulle cose semplici sono uno spreco. Vale la stessa regola di sempre: non serve il modello più potente, serve quello adatto al lavoro.

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Cosa vede, cosa ricorda, cosa non può sapere

Adesso hai le parole. Ti manca la cosa che conta più delle parole, e che quasi nessuno spiega perché a chi lavora in questo campo sembra ovvia: che idea devi farti di quello che hai dall’altra parte.

Un’idea te la farai comunque, non puoi evitarlo. È quello che facciamo sempre con le cose che rispondono: ce ne costruiamo un ritratto in testa e poi ci parliamo di conseguenza. Il punto è che ci sono due ritratti sbagliati molto diffusi, e producono entrambi giornate storte.

Il primo è “è una specie di persona”. Chi ha questo in testa dà per scontato che l’altro veda quello che vede lui, ricordi quello che si sono detti ieri e capisca al volo cosa intende. Nessuna delle tre cose è vera, e la delusione arriva puntuale.

Il secondo è “è un programma, quindi fa esattamente quello che gli dico”. Chi ha questo in testa scrive istruzioni telegrafiche come se fossero comandi, e resta sorpreso quando la macchina riempie di testa sua i buchi che lui ha lasciato aperti.

L’immagine che funziona è un’altra, e ti conviene tenerla per tutto il libro:

Un collaboratore con una cultura sterminata e una velocità che non hai mai visto, che però ogni mattina si presenta senza ricordare nulla dei giorni precedenti, non ha mai visto il posto in cui lavori, e sa soltanto quello che tu gli metti sul tavolo.

Non è una persona e non è un elettrodomestico. È una terza cosa, con una forma di competenza sbilanciata: sa cose che non sai tu, e non sa cose che sa il tuo vicino di scrivania. Da qui in avanti, ogni volta che qualcosa non torna, quasi sempre la spiegazione sta in una di queste tre domande.

Cosa vede

Solo quello che c’è sul tavolo. Il tavolo è il contesto di cui abbiamo appena parlato: le tue parole, i file che alleghi, la conversazione fatta finora.

Fuori da lì, il buio. Non vede il tuo schermo. Non vede le tue cartelle. Non sa che stai guardando una fattura mentre scrivi, non sa che nella stessa stanza c’è tuo figlio che ti interrompe, non sa che l’ultima volta il capo si è arrabbiato per quella riga.

Questo vale anche quando l’IA lavora davvero sul tuo computer, come vedremo nei prossimi capitoli. In quel caso può andare a guardare, ma andare a guardare è un’azione, non uno sguardo: deve sapere dove, e ci va soltanto se glielo dici o se decide che serve. È il motivo per cui abbiamo passato metà del capitolo 1 a parlare di percorsi. “Quelle fatture lì” non è un posto. Documents/Fatture/2026 lo è.

Cosa ricorda

Tra una conversazione e l’altra, niente. Lo abbiamo visto all’inizio del capitolo: il modello è un file che non cambia, e quello che vi siete detti ieri non è dentro di lui. Se il prodotto che usi tiene degli appunti su di te, sono appunti, un foglio a parte che ti riallega ogni volta, non un ricordo.

Dentro la stessa conversazione ricorda tutto, ma solo finché il tavolo regge. Quando si riempie, le cose dette all’inizio scivolano giù, e da lì in poi ti sembrerà smemorata proprio sulle premesse che avevate fissato all’inizio.

Ne esce una regola che vale per sempre e che ti farà risparmiare intere serate: quello che deve sopravvivere non va detto in chat, va scritto in un file. Le istruzioni buone, le convenzioni che ti sei dato, il modo in cui vuoi che ti parli: quelle si salvano e si riconsegnano. Ricominciare da capo con la cartella in mano costa trenta secondi. Ricostruire a memoria un accordo che si è perso per strada costa un pomeriggio.

Cosa non può sapere

Tre categorie, e la terza è quella che frega tutti.

Quello che è successo dopo. Il modello è stato addestrato fino a una certa data, e il mondo è andato avanti. Se non ha modo di andare a guardare, l’ultima notizia che conosce può avere mesi.

Quello che non è scritto da nessuna parte. Le tue abitudini, il motivo vero per cui stai facendo questa cosa, il fatto che di quei tre file solo uno è quello aggiornato, che il cliente si offende se lo chiami per nome. Sono le cose che un collega impara stando in stanza con te per sei mesi, ed è esattamente la parte che non puoi dare per scontata.

Quello che non sa di non sapere. Qui sta il punto delicato. Un essere umano competente, davanti a un buco nelle istruzioni, di solito si ferma e chiede. Il modello, per come è fatto, genera la continuazione più plausibile: e una plausibile invenzione, vista da dentro, è indistinguibile da una risposta informata. Non ti sta mentendo e non sta tirando a indovinare per pigrizia. Sta facendo l’unica cosa che sa fare, anche quando l’informazione giusta non c’era.

Da cui la frase più utile di questo capitolo:

Quando la tua richiesta ha un buco, non aspettarti una domanda. Aspettati un’invenzione ragionevole.

E quindi, ribaltata: lavorare bene con un’IA non vuol dire fare domande intelligenti. Vuol dire lasciare meno buchi, e accorgersi in fretta di quelli che sono rimasti.

Il riflesso da prendere

C’è una mossa che costa dieci secondi e che ti eviterà una quantità sproporzionata di lavoro rifatto. Prima di lasciarla partire su qualcosa di lungo, chiedile:

“Prima di cominciare: ripetimi con parole tue cosa devo ottenere, elenca le tre cose che stai dando per scontate, e dimmi cosa ti manca.”

Le tre cose date per scontate sono il tesoro. Quasi sempre almeno una è una cosa ovvia per te e invisibile per lei, ed è quella che avrebbe mandato tutto di traverso. La stessa domanda, fatta a metà lavoro nella forma “cosa hai fatto finora e dove”, è il modo di non perderla di vista mentre corre.

Non è diffidenza. È la manutenzione ordinaria di un accordo tra due che vedono cose diverse. Nel capitolo 1 abbiamo detto che il tuo computer sta diventando un ambiente condiviso, e che funziona nella misura in cui è comprensibile a entrambi. Adesso hai le due metà: sai com’è fatto lo spazio, e sai come guarda quello spazio chi ci lavora insieme a te. Il resto del libro è imparare a tenere allineate le due cose mentre si lavora.

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Quando va storto

Andrà storto. Non è una possibilità remota da mettere in conto con prudenza: è il normale funzionamento della cosa, e succede anche a chi lavora così da anni.

Vale la pena dirlo adesso, prima che ti capiti, perché il momento in cui va storto è quello in cui le persone si dividono in due gruppi. Il primo pensa “allora non funziona” e torna a fare tutto a mano. Il secondo ha imparato una manovra che dura trenta secondi. Non c’è niente in mezzo, e la differenza non è il talento: è sapere cosa guardare.

Il difficile è accorgersene

Un errore del terminale ti viene incontro: riga rossa, testo inglese, nessun dubbio. Un errore dell’IA no. Ha la stessa faccia sicura, lo stesso italiano ordinato, la stessa aria competente della risposta giusta, per il motivo che abbiamo visto: da dentro, un’invenzione plausibile e una risposta informata sono la stessa cosa.

Quindi il riconoscimento non è automatico, è una cosa che devi fare tu. Tre segnali valgono più di tutti gli altri:

Ha risposto a una domanda leggermente diversa dalla tua. È il caso più frequente in assoluto, ed è insidioso perché la risposta è buona. Semplicemente non è la risposta a quello che avevi chiesto.

Un dettaglio verificabile è sbagliato. Un nome, una data, un prezzo, un percorso, un numero di articolo. Se sbaglia una cosa che puoi controllare in dieci secondi, tratta come sospetto anche tutto il resto, che non puoi controllare.

È andata troppo liscia. Se una cosa che sai essere complicata è venuta fuori perfetta al primo colpo e senza una domanda, quasi sempre non ha risolto il problema difficile: ha risolto quello facile che gli somiglia.

I quattro modi in cui va storto

Servono a te, non a lei. Riconoscere il tipo ti dice cosa fare, e sono quattro.

1. La svista. Hai allegato il file vecchio, hai sbagliato a scrivere un percorso, stavi lavorando in un’altra cartella. Il sintomo è inconfondibile: il lavoro è fatto benissimo, sulla cosa sbagliata. La cura è guardare quello che le hai dato prima di guardare quello che ti ha reso.

2. Il buco. La tua richiesta aveva un vuoto e lei lo ha riempito, come fa sempre. Il sintomo è che il risultato è ragionevole ma non è quello che avevi in testa. La cura non è ripetere la richiesta con più enfasi: è aggiungere il pezzo che mancava. Ripetere più forte una cosa incompleta la lascia incompleta.

3. L’invenzione. Ha detto una cosa falsa senza saperlo. Sui fatti si verifica fuori, e non c’è scorciatoia. Sul lavoro che invece fa, come un programma o un foglio di calcolo, sei fortunato: si prova, e o funziona o no.

4. Il giro che peggiora. Questo merita un nome perché è il più sottovalutato. Correggi, peggiora. Rispieghi, peggiora ancora. Al quarto tentativo state discutendo di una cosa che non c’entra niente con quella da cui eravate partiti. Non è che si è impuntata: è il tavolo, che ormai è coperto di tentativi falliti, e ogni tentativo fallito è materiale che lei continua a leggere.

Da cui la manovra che vale il capitolo:

La regola delle due correzioni. Se due tentativi non hanno risolto, smetti di correggere. Il problema non è più nella risposta, è nella richiesta. Apri una conversazione nuova, riconsegna l’essenziale e riparti dal punto in cui le cose erano ancora sane.

Costa tre minuti e sembra una sconfitta. È il contrario: è la mossa che distingue chi lavora bene da chi passa i pomeriggi a litigare con una macchina che non ha nessuna intenzione di litigare.

Lavorare in modo che sbagliare costi poco

L’altra metà della faccenda non è cosa fai dopo, è come ti eri messo prima. Chi lavora bene con queste cose non sbaglia meno: sbaglia in condizioni in cui l’errore si annulla.

Tre abitudini, e sono tutte piccole:

• falle lavorare su una copia, quando il materiale è tuo e non lo puoi rifare. Vale per le cartelle di documenti esattamente come valeva per il coltello grande del capitolo scorso;
• un passo alla volta, guardando in mezzo. Tre operazioni consecutive fatte in un colpo solo, se sbaglia la prima, ti restituiscono tre lavori da rifare invece di uno;
• fatti dire il piano prima dell’esecuzione, sulle cose lunghe. Una lista di cosa intende fare costa dieci secondi da leggere, e i disastri si vedono quasi sempre lì, non dopo.

Poi c’è la cosa da non fare, ed è un errore che fanno quasi tutti all’inizio: prendersela. Non con lei, che non se ne accorge, e nemmeno con te. Quando una richiesta e una risposta non si incontrano non è successo niente di grave e non è successo niente di raro: è la manutenzione ordinaria di un rapporto tra due che vedono cose diverse. Si aggiusta il tiro e si va avanti.

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Chi c’è in campo: le IA di frontiera

Si chiamano di frontiera i modelli più grandi e più costosi da addestrare, quelli che stanno al limite di ciò che si sa fare oggi. Le famiglie principali sono poche, perché servono capitali enormi: Claude di Anthropic, GPT di OpenAI, Gemini di Google, e un secondo gruppo che si muove in fretta, con dentro realtà europee come Mistral e diversi laboratori cinesi.

La cosa che devi sapere è controintuitiva: sono tutte molto brave, e la distanza tra loro è molto più piccola di quanto lascino intendere gli annunci. Per il tipo di lavoro che farai in questo libro non esiste una scelta sbagliata. Le differenze reali le percepirai come differenze di carattere: una scrive in italiano più naturale, una è più brava a tenere il filo di un progetto lungo, una è più prudente, una è più veloce. Sono cose che si sentono solo usandole, e che dipendono anche da come scrivi tu.

Una nota su come sono fatte le classifiche, così non ti fai impressionare: quasi tutte misurano prove standardizzate, spesso di matematica e programmazione. Sono utili a chi costruisce modelli, dicono pochissimo su quanto ti troverai bene tu a riordinare le tue fatture. La tua classifica ha una riga sola: il tuo lavoro di ieri.

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Le IA aperte, quelle che puoi scaricare

Fin qui abbiamo parlato di servizi: tu scrivi, la risposta arriva da un computer di qualcun altro. Ma esiste una seconda famiglia, e cambia le regole del gioco.

Alcune aziende pubblicano il file del modello. Si dice che sono a pesi aperti (open weights): puoi scaricarlo, tenerlo sul tuo disco e farlo girare sul tuo computer, senza chiedere permesso a nessuno e senza collegarti a Internet. I nomi che sentirai sono Llama di Meta, Mistral, Gemma di Google, Qwen di Alibaba, DeepSeek.

Sono scaricabili, e in genere gratuiti. Non sempre sono “liberi” nel senso pieno della parola, perché ognuno ha la sua licenza e alcune pongono condizioni sull’uso commerciale. Vale la pena leggere, se ci costruisci sopra qualcosa che vendi.

Per usarli non serve essere tecnici: esistono programmi che li scaricano e li fanno girare con due clic, i più diffusi sono Ollama e LM Studio.

Cosa ci guadagni:

• niente conti da pagare, per quanto lo usi;
• niente esce di casa: quello che scrivi resta sul tuo disco, il che conta parecchio se lavori con dati di clienti, di pazienti o di minori;
• funziona senza rete, in aereo o in un posto senza campo;
• non te lo possono cambiare sotto i piedi: il modello che hai scaricato oggi funzionerà identico tra tre anni, mentre un servizio online può essere aggiornato o chiuso.

Cosa ci perdi, e qui devo essere preciso perché è la parte che di solito viene raccontata male: su un portatile normale non ci gira un modello di frontiera. Ci girano i fratelli piccoli, che fanno mediamente la figura di un modello online di un anno o due fa. Per riassumere testi, riordinare appunti, tradurre, rispondere a domande semplici, vanno benissimo. Per scrivere programmi complicati o ragionare su problemi difficili, la differenza si sente eccome.

Regola pratica per capire se il tuo computer ce la fa: contano la memoria e, sui Mac recenti, il fatto che processore e memoria siano integrati. Con 16 GB di RAM lavori bene con i modelli piccoli, con 8 GB fai fatica. Se hai dubbi, la domanda giusta da fare a un’IA è: “ho questo computer, quali modelli aperti ci girano decentemente?”.

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Dove finisce quello che scrivi

Questa sezione è breve e vale il capitolo intero.

Quando usi un servizio online, quello che scrivi viaggia fino ai computer di quell’azienda. Ci resta per un po’, per motivi tecnici e legali. La domanda che conta è un’altra: quel testo viene usato per addestrare i modelli futuri?

La risposta dipende dal piano, e la regola generale è questa:

• sui piani gratuiti e su alcuni piani personali, spesso sì, salvo che tu non lo disattivi nelle impostazioni. Di solito si può disattivare, e quasi nessuno lo fa perché non sa che c’è;
• sui piani di lavoro (business, team, enterprise) e sull’accesso tecnico a pagamento, di norma no, ed è scritto nel contratto;
• su un modello aperto in locale, la domanda non si pone: non esce niente.

Non è una questione di fiducia nelle aziende, è una questione di igiene professionale. Se sei un avvocato, un medico, un consulente, o semplicemente tratti dati di altre persone, la responsabilità di ciò che incolli è tua, non del fornitore.

La regola pratica che puoi tenere per sempre, e che non richiede di leggere nessun contratto: non incollare in un’IA quello che non manderesti per mail a un collega esterno. Se devi, togli prima nomi, codici fiscali e numeri di conto, oppure lavora in locale.

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Quanto costa

Tre modi di pagare, e per il novanta per cento delle persone la scelta è già fatta.

Gratis. Tutti i grandi hanno una versione gratuita, con limiti sul numero di messaggi e di solito con il modello meno potente. Va bene per provare e per un uso occasionale. Non va bene per lavorare, perché il limite arriva sempre nel mezzo della cosa importante.

Abbonamento, circa venti euro al mese, con qualche variante più cara per chi usa molto. È la scelta giusta per quasi tutti: con quella cifra fai tutto ciò che c’è in questo libro, e soprattutto non ti fermi in mezzo a una cosa importante perché sono finiti i messaggi. Se valga la spesa lo deciderai dopo il primo mese, guardando cosa hai fatto: è l’unico modo sensato di deciderlo.

A consumo, cioè paghi per quanto testo passa, misurato in token, di solito al milione. È il modo in cui pagano i programmi che usano l’IA per conto tuo, e ci arriveremo nel capitolo sugli strumenti agentici. Ha un vantaggio, paghi solo quello che usi, e un rischio, che non c’è un tetto: se lasci lavorare uno strumento tutta la notte, il conto arriva. Si mettono dei limiti di spesa, e si mettono subito.

Una nota onesta, in linea con quello che ci siamo detti nel capitolo scorso: quando l’IA smette di chiacchierare e comincia a lavorare, cioè a leggere file, provare, sbagliare e riprovare, consuma molto più che a rispondere a domande. È normale, è il prezzo del fatto che sta facendo qualcosa al posto tuo. Ma è il motivo per cui l’abbonamento che ti basta oggi potrebbe non bastarti tra sei mesi, e vale la pena saperlo prima e non dopo.

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Tre modi di lavorare, in ordine crescente

Prima di chiudere, tre parole che ti fanno da mappa per i prossimi capitoli. Sono tre modi diversi di usare la stessa identica tecnologia.

La chat. Tu chiedi, lei risponde, tu leggi e usi la risposta. È quello che conoscono tutti. Il lavoro lo fai ancora tu: copi, incolli, applichi.

Il ragionamento (reasoning, e i modelli fatti così li vedrai chiamare reasoning model o “modelli di ragionamento”). Uguale, ma prima di rispondere si prende tempo e pensa. Serve quando il problema è difficile e la prima idea di solito è sbagliata.

L’agente (agent). Qui cambia tutto: non ti risponde, fa. Apre file, li legge, scrive programmi, li esegue, guarda cosa è successo, corregge e ci riprova. Lavora sul tuo computer, con le tue chiavi, dentro quel perimetro di permessi di cui abbiamo parlato nel capitolo 2.

I primi due li hai già usati, anche senza sapere come si chiamavano. Il terzo è la ragione per cui abbiamo passato un capitolo intero nel terminale, ed è dove va a parare tutto questo libro.

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Come si sceglie, senza perderci tre settimane

Cinque domande. Rispondi a queste e hai finito.

1. Cosa ci devo fare? Scrivere e riassumere: vanno bene tutte. Programmare e portare avanti progetti lunghi: guarda quale famiglia è più forte lì, perché è l’unico ambito dove la differenza si sente davvero.
2. Che dati ci passo? Roba tua e innocua: qualsiasi servizio online. Dati di altre persone: piano di lavoro con l’addestramento escluso, oppure modello in locale.
3. In che lingua lavoro? Provale in italiano, sul tuo italiano, non su una frase di prova. Le differenze si sentono.
4. Quanto voglio spendere? Zero: versioni gratuite e modelli aperti. Venti euro: la scelta giusta per quasi tutti.
5. Mi trovo bene? È il criterio che pesa più di tutti gli altri messi insieme, e l’unico che nessuna classifica può darti.

Poi un consiglio che vale più di tutta la lista: scegline una e stacci insieme qualche mese. Il vantaggio vero non è avere il modello migliore, è conoscere bene lo strumento che hai: sapere come reagisce, come vanno scritte le istruzioni perché capisca al primo colpo, dove tende a sbagliare. Chi cambia IA ogni due settimane inseguendo la novità resta per sempre un principiante con lo strumento migliore in mano.

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Il quadernino

• modello: il file di numeri che è l’IA
• parametri: i numeri dentro, quanti sono dice quanto è grande
• addestramento: come è stato creato, una volta sola, a carissimo prezzo
• inferenza: quello che succede ogni volta che la usi
• prompt: quello che le consegni
• token: l’unità con cui si misura il testo, e con cui si paga
• contesto (context window): quanto testo riesce a tenere sul tavolo in una volta
• allucinazione (hallucination): quando inventa con la faccia sicura
• multimodale (multimodal): capisce anche immagini e audio
• pesi aperti (open weights): il modello si può scaricare e far girare a casa propria
• di frontiera (frontier): i modelli più grandi e capaci in circolazione
• agente: un’IA che non risponde e basta, ma agisce

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Dove andiamo adesso

Adesso sai cosa sono queste cose, come si chiamano i loro pezzi e quale hai in mano tu.

Nel prossimo capitolo mettiamo insieme le due metà del libro. Vediamo come si è arrivati da un programma che completa frasi a un collaboratore che apre il tuo terminale e lavora: cosa vuol dire davvero agentico, cosa sono gli strumenti che gli si mettono a disposizione, e perché il punto non è più quanto è intelligente il modello, ma cosa gli lasci toccare.

È il capitolo in cui la scatola smette di essere una scatola.