Non abbiamo un problema di scarsità di modelli. E’ esattamente l’opposto.
Nuovi modelli ovunque, ogni mese, ogni settimana. Più potenti, più veloci, più specializzati.
La vera domanda non è quale modello sia “migliore”.
È come adottarli senza trasformare il lavoro in un esperimento continuo che non porta risultati.
Il modo in cui molte persone valutano un nuovo modello è debole. Guardano una classifica, provano un prompt di tendenza, sentono un picco di entusiasmo o di delusione e poi, lentamente, tornano allo strumento di sempre. Non perché il modello nuovo non funzioni, ma perché i benchmark non riflettono la realtà.
L’unico criterio che regge nel tempo è molto più semplice e molto più scomodo: questo modello mi dà un vantaggio concreto nella vita lavorativa reale?
Un “simple win” non è uno slogan da productivity guru. È una disciplina.
Significa ignorare il rumore, i benchmark astratti, le guerre di religione tra modelli, e guardare solo ai colli di bottiglia reali del lavoro. Dove perdo tempo? Dove sbaglio? Dove rallento decisioni o output?
Quando un modello risolve uno di questi punti in modo affidabile, diventa parte del sistema. Quando non lo fa, non importa quanto sia impressionante in demo.
Questo approccio ha un effetto collaterale potente.
Evita che la scelta dei modelli diventi identitaria, come le vecchie contrapposizioni tra piattaforme o stack tecnologici. Nell’AI, pensare in termini di appartenenza è il modo più veloce per rimanere indietro.
I “simple wins” ti obbligano a progettare una organizzazione sana del lavoro.
Un modello per sintetizzare, uno per ragionare, uno per scrivere, uno per cercare. Nessun attaccamento emotivo, solo utilità ripetibile.
In un futuro pieno di modelli, la competenza non sarà conoscerli tutti.
Sarà saperli adottare senza farsi adottare da loro.
La morale è semplice: se un modello non migliora una micro-attività quotidiana in modo misurabile, non è pronto per il tuo workflow. E probabilmente non lo sei neanche tu.
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