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Prima di cominciare stimavano che avrebbero lavorato il 24% più in fretta, e a lavoro concluso erano convinti di essere andati il 20% più veloci. Il cronometro diceva un’altra cosa, cioè che erano stati il 19% più lenti. […]",29427,"16 Settembre 2026",{"url":882,"width":883,"height":883,"alt":54},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/09/cover-8.png",1024,[885,889,913,915],{"block_layout":886,"classes":887,"text":888},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Sedici sviluppatori con anni di esperienza sul proprio codice hanno usato strumenti AI su 246 problemi reali. Prima di cominciare stimavano che avrebbero lavorato il 24% più in fretta, e a lavoro concluso erano convinti di essere andati il 20% più veloci. Il cronometro diceva un’altra cosa, cioè che erano stati il 19% più lenti. È \u003C/span>\u003Ca href=\"https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">l’esperimento pubblicato da METR\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> nel luglio 2025, il più scomodo fra quelli disponibili sul risparmio di tempo con l’AI, anche se quest’anno gli stessi autori lo hanno poi \u003C/span>\u003Ca href=\"https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">dichiarato superato\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Vale comunque per il tema principale di questo articolo sulla produttività, ossia che quello che senti e quello che misuri possono avere segno opposto.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Perché l’AI sta cambiando il modo di lavorare dei professionisti\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il cambiamento è reale ed è misurato, ma non è un moltiplicatore uniforme che si applica a chiunque. Su 5.179 agenti di supporto clienti di un’azienda software americana, l’accesso a un assistente conversazionale ha aumentato del 14% i problemi risolti per ora, secondo il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.nber.org/papers/w31161\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">working paper NBER w31161\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il guadagno vale +34% per i lavoratori alle prime armi e si riduce quasi a zero sui più esperti. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nell’esperimento del METR citato sopra, sviluppatori esperti che lavoravano su repository conosciuti in media da cinque anni sono andati il 19% più lenti. Nel proprio \u003C/span>\u003Ca href=\"https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">aggiornamento del 24 febbraio 2026\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> METR dichiara quel risultato superato e ritiene probabile che oggi l’accelerazione sia maggiore, ma precisa di non poterla quantificare: chi resta nello studio tende a essere chi dall’AI trae più vantaggio, e questo effetto di selezione lascia la nuova stima molto incerta.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Sui 758 consulenti dello \u003C/span>\u003Ca href=\"https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.21838\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">studio pubblicato su Organization Science\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, chi usava GPT-4 sui diciotto compiti dentro la portata del modello ha completato il 12,2% di compiti in più impiegando il 25,1% di tempo in meno, con qualità superiore. Sul compito costruito fuori da quella portata, le stesse persone con lo stesso software avevano 19 punti percentuali in meno di probabilità di arrivare alla risposta giusta, pur impiegandoci meno tempo. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In Italia, secondo il report \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.istat.it/comunicato-stampa/imprese-e-ict-anno-2025/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Istat, Imprese e ICT 2025\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, il 16,4% delle imprese con almeno dieci addetti usa almeno una tecnologia di IA, contro l’8,2% del 2024, con le grandi imprese al 53,1%. Il guadagno dipende quindi da chi lavora e da dove cade il compito, molto più che dallo strumento scelto. Se ti interessa il quadro più largo, ne abbiamo parlato guardando ai \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/trend-ai-data-2026/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">trend AI per i professionisti\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I flussi di lavoro che fanno risparmiare più tempo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Le famiglie di compiti che seguono sono quelle in cui il meccanismo funziona meglio, anche se nessuna di esse porta con sé una percentuale garantita per una professione in particolare.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/09/inline-01-14.png\" alt=\"AI per professionisti\" width=\"800\" height=\"600\" />\u003C/p>\n",{"block_layout":890,"gutter_top":891,"gutter_bottom":891,"list":892,"h_align":912,"v_align":912},"cta_list","xl",[893],{"link":894,"config":896,"modal":900},{"title":895,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":897,"size":898,"class":899},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":901,"title":902,"text":903,"name_label":904,"name_placeholder":905,"surname_label":906,"surname_placeholder":907,"email_label":908,"email_placeholder":909,"privacy_text":910,"submit_text":911},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":886,"text":914},"\u003Ch3>\u003Cstrong>Email, documenti, riunioni\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La funzione «Take notes for me» di \u003C/span>\u003Ca href=\"https://support.google.com/meet/answer/14754931\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Google Meet\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> raccoglie le note in un documento, offre un riassunto a chi entra in ritardo e manda il recap via mail all’organizzatore, in italiano fra le lingue supportate e una lingua per volta, ed è stata estesa ad agosto 2026 anche alle \u003C/span>\u003Ca href=\"https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/08/take-notes-with-me-for-in-person-meetings-is-now-available.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">riunioni in presenza\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://support.microsoft.com/en-us/teams/copilot/catch-up-on-meetings-with-microsoft-365-copilot-in-teams\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Copilot nelle riunioni Teams\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> riassume i punti chiave indicando chi ha detto cosa e propone azioni da fare, con il riepilogo intelligente legato alla licenza Teams Premium o Copilot.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Qui il dettaglio più utile arriva dal fornitore stesso. Ad esempio, Google dichiara che i riassunti possono essere incompleti o inaccurati e raccomanda la funzione per riunioni fra i quindici minuti e le otto ore. Alla data di questa ricerca non risultano misure indipendenti del tempo risparmiato da queste funzioni, quindi è documentato solo cosa fanno, e non ancora quanto facciano risparmiare. \u003C/span>\u003Cb>Copilot Chat\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è incluso con un abbonamento Microsoft 365 e lavora sul web, \u003C/span>\u003Cb>Microsoft 365 Copilot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> ha invece una licenza a parte e lavora sui dati aziendali.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Ricerca, analisi, sintesi\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il valore sta nel grounding, cioè nell’ancorare la risposta ai documenti reali dell’organizzazione invece che alla memoria del modello. Microsoft 365 Copilot lo fa sui contenuti di \u003C/span>\u003Cb>Microsoft Graph\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> mostrando soltanto i dati a cui la persona ha già accesso, vincolo che per chi ha responsabilità sul personale conta quanto la funzione stessa.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In direzione opposta va la valutazione pre-registrata dello \u003C/span>\u003Ca href=\"https://reglab.stanford.edu/publications/hallucination-free-assessing-the-reliability-of-leading-ai-legal-research-tools/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Stanford RegLab\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> su strumenti AI di ricerca giuridica, che ha misurato risposte inventate o non supportate dalle fonti nel 17% dei casi per un prodotto e nel 33% per un altro, contro il 43% di un modello generalista, concludendo che le affermazioni dei fornitori sono sovrastimate. I test sono del 2024 e i prodotti sono cambiati, quindi la cifra puntuale non va presa come attuale. La promessa «zero allucinazioni» è stata smentita da una misura indipendente e se ti interessa innestare tutto questo nei processi esistenti trovi le \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/come-ottimizzare-processi-aziendali/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">best practice per ottimizzare i processi aziendali con l’AI\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Contenuti, report, presentazioni\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">L’esperimento sui 453 professionisti laureati riguardava esattamente questa famiglia, cioè comunicati, brevi report ed email delicate, con il taglio del 40% sul tempo e il 18% di qualità in più, sempre ricordando che il modello era quello del 2023. Nell’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.nber.org/papers/w34255\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">analisi di 1,1 milioni di messaggi\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> inviati a un assistente conversazionale, la scrittura risulta il compito di lavoro dominante, con l’avvertenza che i dati e diversi autori sono di OpenAI.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Pianificazione e gestione attività\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Strutturare una scaletta, scomporre un progetto in passi, riordinare le priorità o preparare un ordine del giorno sono usi plausibili, l’evidenza qui è la più sottile di tutte e nessuno li ha misurati col cronometro. L’unico appiglio solido riguarda il coordinamento: nell’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.nber.org/papers/w33641\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">esperimento su 776 professionisti di Procter & Gamble\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> alle prese con sfide reali di innovazione di prodotto, i singoli che lavoravano con l’AI eguagliavano la performance dei team senza AI, e le barriere fra ricerca e sviluppo e funzione commerciale si attenuavano. Il segnale qui riguarda la collaborazione, più che i minuti risparmiati.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come progettare un workflow AI efficace\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Se nessuno può dirti quanto risparmierai, resta il modo di scoprirlo sul tuo lavoro in un paio di settimane.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Individuare i colli di bottiglia\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Dagli esperimenti esce un criterio netto, per cui il guadagno è massimo dove sei meno esperto e il compito è ben delimitato, e tende a zero dove padroneggi già la materia. Lo dicono il +34% sui novizi del supporto clienti, l’adozione e i guadagni maggiori fra i meno esperti nello \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-effects-of-generative-ai-on-high-skilled-work-evidence-from-three-field-experiments-with-software-developers/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">studio sui 4.867 sviluppatori\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, che ha coautori Microsoft, e il segno negativo su chi lavorava da anni sullo stesso codice.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Integrare senza rivoluzionare il modo di lavorare\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Fra le imprese italiane che hanno valutato e non realizzato investimenti in IA, il primo ostacolo dichiarato a Istat è la mancanza di competenze adeguate, al 58,6%, davanti a chiarezza normativa al 47,3% e qualità dei dati al 45,2%. C’è anche un obbligo, perché l’articolo 4 del \u003C/span>\u003Ca href=\"https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Regolamento UE 2024/1689\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, applicabile dal 2 febbraio 2025, chiede a fornitori e deployer di garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di IA del proprio personale. Il deployer è chi usa il sistema nella propria attività professionale, quindi lo studio o l’azienda, non solo chi sviluppa il modello. Per il lato risorse umane abbiamo raccolto il quadro nell’articolo sull’\u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/intelligenza-artificiale-hr/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">intelligenza artificiale per le risorse umane\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Gli strumenti più utili\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Le funzionalità cambiano ogni trimestre, mentre i criteri per giudicarle restano gli stessi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Caratteristiche da valutare\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Guarda prima\u003C/span>\u003Cb> su quali dati lavora lo strumento e con quali permessi\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, perché un assistente fondato sui documenti aziendali che rispetta i diritti di accesso esistenti è una cosa diversa da uno che risponde a memoria. Controlla poi \u003C/span>\u003Cb>cosa dichiara il fornitore sui propri limiti\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, e diffida di chi non ne dichiara nessuno, visto che Google ammette per iscritto che i riassunti possono essere sbagliati mentre la promessa di zero citazioni inventate di un fornitore legale è stata smentita da una misura indipendente. Il terzo criterio è\u003C/span>\u003Cb> quanto l’output è verificabile\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, cioè se ti riporta alla fonte in un clic o se ti chiede di credergli. L’ultimo criterio riguarda\u003C/span>\u003Cb> il consenso quando lo strumento registra o trascrive persone\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, tema su cui Google Workspace ha introdotto ad aprile 2026 un \u003C/span>\u003Ca href=\"https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/04/require-explicit-consent-for-take-notes-with-Gemini-recordings-and-transcripts-in-Google-Meet.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">controllo per richiedere il consenso esplicito\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> dei partecipanti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Assistenti conversazionali, agenti, automazione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un assistente conversazionale risponde in un turno e chiude lì la conversazione, un agente esegue più passi in autonomia, e un’automazione applica regole deterministiche che scattano da sole, senza un modello che decide. La distinzione serve perché il grado di autonomia decide quanta verifica serve, e la verifica costa tempo, cioè esattamente la risorsa che stai cercando di recuperare. L’evidenza sperimentale disponibile riguarda del resto soprattutto gli assistenti conversazionali. Se la scelta riguarda un’organizzazione e non una persona sola, esiste la nostra \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">consulenza sull’AI per le aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> in cui aiutiamo e supportiamo i vari team dei dipartimenti aziendali all’uso corretto ed efficiente dell’AI.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Errori da evitare\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Scambiare la sensazione per una misura\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">I sedici sviluppatori di METR prevedevano un più 24%, a posteriori si attribuivano un più 20%, e il cronometro registrava un  -19%. Che oggi quel meno 19% sia diventato un più, come gli autori ritengono probabile, non sposta il divario fra percezione e misura, che resta lì. Se dici che l’AI ti fa risparmiare un sacco di tempo senza aver misurato, non stai riportando un dato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Andare più veloci nella direzione sbagliata\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Nell’esperimento sui 758 consulenti, dentro la portata del modello si è visto più lavoro fatto, più in fretta e meglio, mentre sul compito fuori portata l’accuratezza è scesa di 19 punti percentuali e il tempo impiegato è calato lo stesso. La velocità di esecuzione non garantisce la correttezza del risultato. Il nome che gli autori danno a questo fenomeno è frontiera frastagliata (o jagged frontier), cioè l’idea che le capacità del modello siano irregolari, che due compiti apparentemente simili e di difficoltà simile possano stare uno dentro e uno fuori dalla sua portata, e che dall’esterno il confine non si veda.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Lasciare cadere la verifica\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In una \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-generative-ai-on-critical-thinking-self-reported-reductions-in-cognitive-effort-and-confidence-effects-from-a-survey-of-knowledge-workers/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">survey su 319 knowledge worker\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> con 936 esempi di prima mano, chi riferisce più fiducia nell’AI generativa ha anche meno pensiero critico, mentre chi ha più fiducia nelle proprie capacità tende ad essere più critico verso questi nuovi strumenti. Sono dichiarazioni delle persone più che misure di prestazione, e la stessa ricerca segnala che il pensiero critico si sposta verso la verifica dell’informazione, l’integrazione delle risposte e la supervisione del compito. Il rischio concreto lo quantifica lo studio Stanford citato sopra, con risposte inventate al 17% e al 33% su strumenti professionali venduti come affidabili, incluse citazioni mai esistite e fonti reali travisate.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I consigli di Data Masters\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Scegli un compito solo e misuralo davvero prima e dopo, per due settimane, invece di fidarti della sensazione a fine giornata. Comincia dal compito in cui sei meno esperto, perché è lì che si trovano i veri vantaggi. Tieni la verifica aperta soprattutto dove non sapresti riconoscere una risposta sbagliata, dato che spesso è proprio lì che un errore passa inosservato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Diffida di chiunque ti prometta una percentuale sul tuo lavoro, perché non esiste un esperimento pubblico che l’abbia misurata su commercialisti, avvocati o responsabili del personale, e chi te la vende la sta ricavando per analogia da popolazioni che non sono la tua. E tieni presente che il primo ostacolo dichiarato dalle imprese italiane è la competenza, al 58,6%, davanti al costo, mentre dal 2 febbraio 2025 l’AI Act chiede a chi usa questi sistemi di garantire al proprio personale un livello sufficiente di alfabetizzazione. Quindi, prima di far risparmiare tempo, questi strumenti chiedono di investirne per imparare a usarli e a verificarli, e la formazione come sempre ritorna ad essere la base di tutto, anche del lavoro che facciamo da anni.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":916,"classes":917,"bg_color":918,"api_url":919,"text":920,"form":921},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":904,"name_placeholder":905,"surname_label":906,"surname_placeholder":907,"email_label":908,"email_placeholder":909,"privacy_text":910,"submit_text":911,"confirm_message":922,"ac_list":923,"ac_tags":924},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","0d0d368aeeefa544:338f3904438eaa79801687a3c8c4fe0bc82c1902:LFJ56yDHzE9cPpMwob3egA==","6fd5b46704a9cb2b:3f0158ff727feb1f8efd157523b714ec2ac11601:VIrb6W2l3s2/DAKILzm50Q==",{"first_name":926,"last_name":927,"avatar":928,"linkedin_url":943,"description":944},"Francesco","Cipriani",{"ID":929,"id":929,"title":930,"filename":931,"filesize":932,"url":933,"alt":840,"author":934,"description":54,"caption":54,"name":935,"status":936,"uploaded_to":667,"date":937,"modified":938,"menu_order":939,"mime_type":820,"type":940,"subtype":941,"width":942,"height":942},24369,"Francesco-Cipriani","francesco2.png",951282,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/07/francesco2.png","7","francesco2","inherit","2024-07-05 10:11:20","2024-07-05 10:11:40",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/fracipri/","\u003Cp>Francesco è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un \u003Cb data-stringify-type=\"bold\">Ingegnere Informatico \u003C/b>specializzato in \u003Cb data-stringify-type=\"bold\">computer vision\u003C/b>. Ha fondato le mie due prime aziende quando era ancora uno studente universitario. 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