Negli ultimi mesi ho costruito due sistemi che usano Claude per lavori molto diversi tra loro: uno gestisce campagne pubblicitarie per più clienti, l’altro cerca e valuta offerte di lavoro. Non serve conoscere nessuno dei due progetti nel dettaglio per capire le cinque cose che ho imparato costruendoli, perché nessuna riguarda la tecnica in senso stretto. Riguardano il modo di pensare al problema prima ancora di aprire una chat con l’AI.
Un prompt risolve una domanda, un sistema risolve un problema che si ripete
Chiedere a un’AI di scrivere un testo, riassumere un documento o proporre un’idea è utile, e finisce lì: la risposta vale per quella volta. Un problema diverso emerge quando la stessa domanda tornerebbe utile farla ogni giorno, con dati diversi ma con lo stesso criterio di valutazione. In quel caso, ripetere la domanda a mano ogni volta è uno spreco: vale la pena costruire qualcosa che la faccia da solo, con la stessa logica, sui dati aggiornati.
Il segnale per capire se sei di fronte a questo tipo di problema è semplice: se ti accorgi di fare la stessa valutazione, sugli stessi criteri, con dati che cambiano ogni settimana, probabilmente non hai bisogno di un prompt migliore. Hai bisogno di un processo.
L’AI è affidabile quanto il criterio che le dai, non di più
La differenza più grande tra un sistema che funziona e uno che produce rumore non è nel modello usato, è in quanto è preciso il criterio con cui gli chiedi di valutare qualcosa. “Dimmi se questa campagna sta andando male” è una domanda vaga, e produce risposte vaghe. “Dimmi se questa campagna ha una spesa in crescita senza un aumento proporzionale dei contatti negli ultimi giorni” è un criterio preciso, e produce una risposta verificabile.
Il lavoro più importante, in entrambi i sistemi che ho costruito, non è stato scrivere istruzioni per l’AI: è stato definire con precisione, prima ancora di parlarne con un modello, cosa rende una cosa “un problema da segnalare” e cosa no.
I primi risultati sono quasi sempre da correggere, e va bene così
Nessuno dei due sistemi ha funzionato bene alla prima versione. Quello per le campagne pubblicitarie, all’inizio, segnalava troppo — qualsiasi variazione minima finiva nella lista delle cose da controllare, rendendola lunga quanto il controllo manuale che doveva sostituire. Quello per le candidature, all’inizio, cercava con il criterio sbagliato e restituiva risultati fuori target.
In entrambi i casi la correzione è arrivata solo dopo aver guardato i risultati sbagliati abbastanza a lungo da riconoscere lo schema dell’errore. Costruire con l’AI assomiglia più a impostare un processo e osservarlo che a scrivere un testo definitivo: la prima versione serve soprattutto a scoprire cosa non va, non a essere già quella giusta.
Le decisioni con un costo restano a chi usa lo strumento, non all’AI
In entrambi i sistemi c’è un confine netto tra cosa decide l’AI e cosa decide la persona. Il sistema per le campagne segnala dove intervenire e propone alternative dentro limiti precisi, ma non cambia mai da solo un pubblico o un budget. Il sistema per le candidature valuta e ordina, ma non invia mai una candidatura al posto di qualcuno.
Il criterio che uso per tracciare questo confine è semplice: se sbagliare costa poco ed è facile da correggere, l’AI può proporre. Se sbagliare ha un costo reale — soldi spesi, un’opportunità persa — la decisione finale resta a chi ha il contesto per prenderla, e quel contesto raramente sta tutto nei dati che l’AI può vedere.
Il tempo per costruire un sistema si ripaga solo se il problema si ripete davvero
Costruire uno di questi sistemi richiede più tempo di quanto ne richieda fare la stessa cosa a mano una volta sola. Il vantaggio arriva solo se il problema torna: ogni giorno, ogni settimana, con dati diversi ma la stessa logica. Se invece è un problema che capita una volta e basta, il sistema più veloce resta chiedere direttamente, senza costruire niente attorno.
È la domanda che mi faccio ora prima di iniziare qualsiasi progetto simile: questo compito lo rifarò decine di volte con dati diversi, o è una cosa che sto per fare una volta sola? Nel primo caso vale la pena costruire. Nel secondo, basta una domanda ben scritta.
