{"id":35886,"date":"2026-02-09T04:51:52","date_gmt":"2026-02-09T03:51:52","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/wp\/notiziole\/?p=35886"},"modified":"2026-02-07T20:26:53","modified_gmt":"2026-02-07T19:26:53","slug":"lia-il-cosa-e-il-come","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2026\/02\/09\/lia-il-cosa-e-il-come\/","title":{"rendered":"L’IA, il cosa e il come"},"content":{"rendered":"

Leggendo l’ultimo post di Alberto Romero<\/a> ho avuto una sensazione piuttosto strana. Il suo punto \u00e8 che ora che gli agenti IA sono diventati cos\u00ec bravi ad analizzare i dati, e quindi dare una risposta alle nostre domande, noi dobbiamo cambiare completamente paradigma: non concentrarci sul come fare le cose, come abbiamo fatto per millenni, ma sul cosa fare, o come dice lui “cosa vogliamo fare?”<\/p>\n

A basso livello, il concetto ha perfettamente senso, e del resto – come capita molto spesso – gli antichi greci l’avevano gi\u00e0 colto. Pensate alla leggenda di re Mida: la sua richiesta di far diventare oro tutto quello che toccava era stata evidentemente troppo frettolosa. Fuori dalla metafora, e tornando agli agenti AI: se noi abbiamo a disposizione sistemi come Codex (con GPT-5.3) e Claude Code (con Opus 4.6), che riescono a prendere dal mare magnum del web pezzi di codice e metterli insieme in modo abbastanza buono, il nostro lavoro si sposta dallo scrivere il codice al dover spiegare esattamente<\/b> all’agente cosa vogliamo che scriva, magari anche con qualche esempio in negativo. Non per nulla c’\u00e8 chi dice che ormai il punto di partenza per scrivere codice \u00e8 generare i test per verificarlo. Romero afferma che le capacit\u00e0 che servono oggi sono insomma gusto, sape riconoscere la qualit\u00e0 di un risultato; giudizio, cio\u00e8 saper valutare effettivamente i risultati; agentivit\u00e0, decidere di voler fare qualcosa e in che direzione muoversi. Infine termina dicendo che proprio perch\u00e9 noi abbiamo paura di essere cos\u00ec astratti ci tarpiamo, usando l’IA per scopi “banali” ma che ci danno l’impressione di fare qualcosa: per esempio, farci fare i riassunti di un documento oppure migliorare la prosa delle nostre email. Quello che dovremmo fare \u00e8 pensare in grande.<\/p>\n

Che cosa mi disturba in tutto questo? L’effetto Apprendista stregone. Tutti noi abbiamo visto Fantasia, e ci ricordiamo di Topolino che sapeva perfettamente cosa fare (pulire la stanza, come gli era stato chiesto), ha usato un agente (pronunciando le formule magiche per dare vita alla scopa) e si \u00e8 trovato in una situazione che non si aspettava e che non sapeva risolvere. Non sto dicendo che il problema sia che stiamo arrivando alla singolarit\u00e0, o se preferite alla superintelligenza di Nick Bostrom<\/a> con le IA che producono graffette cos\u00ec bene da far finire il mondo. Sto dicendo che un agente AI, anche quando funziona male, non \u00e8 una fotocopiatrice, del cui funzionamento non dobbiamo preoccuparci pi\u00f9 di tanto se non quando togliamo un foglio inceppato. Se qui non abbiamo nessuna idea del come non avremo nemmeno idea del cosa. Attenzione: non \u00e8 affatto detto – e probabilmente non sar\u00e0 mai nemmeno possibile – capire quello che succede internamente nelle IA. Ma avere un’idea di come lo faremmo noi, per quanto in modo altamente subottimale, ci permette di capire cosa chiedere. Insomma, non basta avere in mente il risultato, oltre ovviamente che saper verificare se quello che ci viene venduto \u00e8 un risultato, ma dobbiamo anche capire il perch\u00e9 di questo risultato. In matematica ci\u00f2 \u00e8 da sempre il pons asinorum: chi non capisce il perch\u00e9 sta usando una certa formula rischier\u00e0 sempre di sbagliare senza accorgersene. \u00c8 questo che vogliamo da una tecnologia che sar\u00e0 sempre pi\u00f9 pervasiva?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sar\u00e0 vero che dobbiamo ormai focalizzarci sul cosa fare e non sul come farlo?<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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