L’Era degli agenti: quale IA usare?

L’intelligenza artificiale (IA) ha fatto un salto qualitativo. Fino a poco tempo fa, usare l’IA generativa (genIA) significava conversare con un chatbot: tu scrivi, l’IA risponde. Oggi, invece, è possibile usare gen IA come agente autonomo: gli assegni un compito e lo svolge da solo, utilizzando gli strumenti appropriati. È un cambiamento radicale che richiede di ripensare completamente il modo in cui ci rapportiamo a questi strumenti.

A raccontarlo è Ethan Mollick, professore alla Wharton School dell’Università della Pennsylvania, nel suo ultimo articolo pubblicato su One Useful Thing “A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era”. Per capire quale IA usare oggi, sostiene Mollick, bisogna distinguere tre elementi: modelli, app e harness.

Modelli, app e harness

I modelli sono i “cervelli” dell’intelligenza artificiale. I tre principali oggi sono GPT-5.2/5.3 di OpenAI, Claude Opus 4.6 di Anthropic e Gemini 3 Pro di Google. Sono loro a determinare quanto il sistema sia “intelligente”, quanto bene ragioni, scriva, analizzi dati o crei immagini. 

Le app sono i prodotti che utilizziamo per interagire con questi modelli. L’app più comune è il sito web di ciascun modello: chatgpt.com, claude.ai, gemini.google.com (o le loro applicazioni per smartphone). Sempre più spesso. le stesse aziende offrono strumenti più specifici, tra cui applicativi per il coding come OpenAI Code o Claude Code, e strumenti desktop come Claude Cowork.

Gli harness, infine, sono i sistemi che trasformano la potenza teorica di un modello in capacità d’azione concreta, permettendo all’IA di cercare informazioni, scrivere codice, gestire file e concatenare azioni in sequenza.

Perché tutto questo conta? Perché lo stesso modello può comportarsi in modi completamente diversi a seconda dell’harness che utilizza. Claude Opus 4.6 che risponde in una chat è un’esperienza molto diversa da Claude Opus 4.6 che lavora autonomamente dentro Claude Code per ore, scrivendo e testando software. Questo significa che la domanda “Quale IA dovrei usare?” è diventata molto più complessa, perché la risposta dipende da cosa si vuole ottenere.

I modelli protagonisti: ChatGPT 5.2, Claude 4.6 Opus e Gemini 3 Pro

Oggi, i tre modelli di punta offrono capacità più straordinarie che mai, ma con sfumature diverse che ne influenzano l’efficacia:  

• OpenAI – ChatGPT 5.2: Estremamente potente nel ragionamento complesso, specialmente nelle versioni Thinking Extended o Pro. Eccelle nell’analisi statistica, nella creazione di contenuti multimediali integrati e nella velocità di risposta anche per ragionamenti complessi.
• Anthropic – Claude 4.6 Opus: Considerato superiore per la scrittura e il coding. Con strumenti come Claude Code e Claude Cowork, Anthropic è all’avanguardia nella creazione di agenti capaci di costruire interi siti web o gestire task amministrativi direttamente sul desktop dell’utente.
• Google – Gemini 3 Pro: Sebbene l’interfaccia standard e le capacità di coding siano meno complete ed efficaci rispetto ai concorrenti, Google brilla per la capacità di ricerca e sintesi attraverso NotebookLM. Quest’ultimo permette di creare basi di conoscenza interattive da documenti, video e siti web, trasformandoli in report, podcast, video, presentazioni e altro ancora.

Dalla teoria all’azione: come scegliere

L’efficacia dell’IA dipende oggi meno dalla conversazione e più dalla gestione. Ecco alcune linee guida per un uso professionale:

1. Investire nella qualità: Per scopi lavorativi, i modelli gratuiti non sono sufficienti, poiché sono ottimizzati per la chat e non per l’accuratezza. L’accesso ai modelli avanzati tramite piani a pagamento (solitamente attorno ai 20 dollari al mese) è necessario per ridurre errori e allucinazioni.
2. Selezionare il modello giusto: Non bisogna affidarsi alle impostazioni predefinite, ma è importante ragionare in base al problema che dobbiamo risolvere. Per problemi complessi, è fondamentale selezionare manualmente le versioni “Thinking” o ad alta potenza (come GPT-5.2 Thinking o Claude Opus 4.6 con “extended thinking” attivo).
3. Sperimentare gli agenti: Strumenti come Claude Cowork o NotebookLM, oltre ai plugin specializzati per PowerPoint ed Excel, non vanno solo testati come demo, ma integrati in flussi di lavoro reali per delegare task ripetitivi o di sintesi informativa. Usare l’IA per lavoro vero, osservare e correggere, insegna di più di qualsiasi guida.

Il passaggio dal chatbot all’agente sposta la sfida dall’abilità tecnica (saper scrivere un prompt) al design organizzativo. 

L’IA che “fa cose” è più utile dell’IA che “dice cose” e imparare a gestire questi agenti, correggendoli e guidandoli come faremmo con un assistente junior, è fondamentale per restare competitivi in questa nuova era.

Questa transizione è emersa chiaramente anche durante il percorso di formazione sull’IA che abbiamo realizzato con CISV. Durante il corso è diventato evidente che un’adozione responsabile dell’IA non significa soltanto saper usare efficacemente uno strumento da un punto di vista tecnico,  ma richiede lo sviluppo di una serie di competenze più ampie: comprendere che l’IA non è solo ChatGPT, saper scegliere tra modelli diversi in base al compito da svolgere, formulare richieste efficaci ai diversi Large Language Models e sviluppare criteri organizzativi ed etici per il suo utilizzo.

In altre parole, la sfida non è semplicemente imparare a usare l’IA, ma sviluppare la capacità di integrarla in modo consapevole nei processi di lavoro, mantenendo uno sguardo critico sui suoi limiti e sulle sue implicazioni.

Questo è esattamente il tipo di competenze su cui lavoriamo nel corso “Intelligenza Artificiale per il Non-profit”, in partenza il 31 marzo!
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