Approccio all'AI

Il mio personale elenco, in continua evoluzione, di cosa ho scoperto, fatto e imparato su questo tema. Partiamo.

Le AI sono diverse

Ciascuna ha capacità e scopi differenti. Consiglio di non usarle tutte insieme contemporaneamente: loro sono potentissime, ma noi umani più limitati. Dobbiamo concentrarci per comprendere appieno la potenzialità di qualcosa, e fare troppe cose insieme introduce solo rumore.

Ad oggi le mie risorse sono concentrate su ChatGPT e Gemini, e di seguito ecco il loro campo di utilizzo:

ChatGPT: uso generico, verifica documenti e analisi degli stessi, composizione di mail o comunicazioni ufficiali. Forte utilizzo basato sulle fonti che vengono caricate nei progetti. In un certo qual senso cerco di “ingabbiarla” e darle una grande conoscenza dell’argomento specifico su cui stiamo lavorando. Attualmente è il mio sistema di riferimento per l’analisi delle prestazioni, utilizzando materiale e temi di cui, fondamentalmente, conosco già le risposte o, se non la risposta precisa, ho sufficiente preparazione sull’argomento per capire quando perde il contesto o scivola verso le allucinazioni.
Gemini: il mio “mezzo collega” del ramo IT. Mi piace come riusciamo a lavorare insieme su argomenti davvero molto tecnici (Proxmox, storage e dispositivi di rete). Non perde tempo in chiacchiere, è più sicuro nella revisione del codice o nel proporlo. Lo trovo anche più diretto nel fornire la soluzione. È un approccio che funziona con me, perché ho l’impressione di avere davanti una figura tecnica: se condividiamo la base delle conoscenze e l’approccio è tecnico, questo si sposa perfettamente con il mio modo di essere anche nella vita reale. Credo che sia proprio questa affinità a farmelo preferire quando non stiamo facendo teoria, ma sto mettendo le mani su qualcosa e mi serve un controllo.

Le AI sono persone?

No, non lo sono. Ma come per le persone, abbiamo i nostri riferimenti: chi chiamiamo per un certo problema e chi per altri. Le AI mi sembrano simili. Non userei (al momento) ChatGPT per farmi assistere nel lato tecnico più operativo e non userei Gemini per fare brainstorming o analisi dei dati. La questione è di mera preferenza personale e non è supportata da analisi strutturate. Il fatto è che le AI oggi sono come le parole in certe situazioni: una è poca e due sono troppe.

In questo rientra anche un fattore di pigrizia. Quando si inizia un progetto, con qualsiasi AI, bisogna investirci del tempo: configurare i progetti, selezionare e caricare i dati utili, preparare il modello a lavorare secondo le nostre richieste e infine controllare i risultati. Insomma, per essere ragionevolmente sicuri di quello che esce bisogna conoscere il campo in cui si sta lavorando e approcciare il modello con delle precauzioni. Quando si comincia a conoscere il sistema stesso, poi, passare ad un altro diventa un lavoro doppio rispetto a quello citato.

Modelli Instant vs Thinking

La differenza base è semplice: il modello instant è più veloce nel fornire risposte, il thinking si prende del tempo aggiuntivo per fornire qualcosa di migliore e più articolato. A parità di lavoro, raramente mi sono trovato a dover richiedere l’intervento del modello più performante. Devo anche dire che, per ragioni di abbonamento, ho accesso solo a ChatGPT in modo illimitato. Usare sempre e solamente il modello più avanzato ritengo non abbia senso: su Gemini lo forzo solo quando voglio affrontare argomenti che so essere davvero complessi o articolati, su ChatGPT in genere lascio a lui la facoltà di rispondermi con quello che ritiene più adeguato.

Uno è davvero migliore dell’altro?

Ad oggi non saprei dirlo con certezza. Io li ho differenziati e li uso per compiti diversi, ma più per preferenza personale, voglia di esplorare e capire, che per limiti effettivi dell’uno nei confronti dell’altro. Credo sia un po’ come per i social network: può valere la pena provare più soluzioni, ma non servono tutti per forza e ciascuno ha il suo target di pubblico. La stessa cosa è e sarà per gli assistenti AI: c’è chi abbraccia gli sviluppatori, chi i ricercatori e chi ha o avrà un approccio più generalista.

Piccole cose che ho imparato

Lavora a progetti: tengono tutto più ordinato e puoi selezionare le fonti a cui fare riferimento
Integra le fonti: più lo sviluppo procede, più è il caso di creare punti fissi da cui partire o ripartire. ChatGPT permette di spostare al volo una risposta tra le fonti del progetto
Verifica periodica del contesto: se la chat si dilunga molto chiedi un riassunto, utile per capire se il modello ti segue o se sta deviando. Sfrutta il riassunto come indicato al punto precedente
Non lasciar correre: mi capita spesso che il modello confonda i giorni all’interno di un programma settimanale, specifica l’errore e obbliga alla correzione
Usa le ramificazioni: dirama la chat principale per esplorare possibilità alternative, non sporca il ramo principale e non devia il modello. Se il contenuto degenera, chiudi tutto
Stesse domande, servizi diversi: confronta i modelli e verifica cosa rispondono, valuta quindi la soluzione migliore
ChatGPT non è utile nella scrittura creativa: nonostante abbia mostrato il mio stile con molto materiale, non riesce a replicare la mia “genialità”. Fantastico compagno di verifica e correzione, come creatore effettivo di contenuto direi dimenticabile
Performance nella creazione e modifica delle immagini: direi notevoli entrambi. Lavori di grafica che so per esperienza essere lunghi e noiosi a lui riescono veloci e affidabili
Perfetti come manovalanza digitale: tutti quei compiti pratici che non danno valore aggiunto al proprio lavoro ma richiedono molto tempo per essere eseguiti trovano un grande aiuto in questi nostri “colleghi”

Articolo in aggiornamento

Direi che per il momento mi fermo qui, ma aggiornerò l’articolo ogni volta che avrò nuove considerazioni da condividere.