Divulgare le AI

In questo articolo provo a dare il mio punto di vista sul cosa vuol dire essere divulgatori nel campo dell’intelligenza artificiale. Analizzo il ruolo del divulgatore e i diversi strumenti che può utilizzare per trasmettere efficacemente le conoscenze. Ma non voglio limitarmi solo a considerazioni teoriche, alla fine dell’articolo ho inserito una parte pratica. Ho preso il mio ultimo tutorial e l’ho ricreato in diversi formati descritti nell’articolo (web, PDF, interattivo con quiz, audio), per dimostrare nella pratica come le stesse informazioni possano essere adattate a contesti di apprendimento differenti. Per ogni formato metterò anche i tool usati, evidenziando anche gli assistenti personali, metterò anche i link agli assistenti personali quando pubblici (sì, ne ho anche sviluppato alcuni che non ho rilasciato, per più motivi).

Comunicare l’AI: La sfida della divulgazione in un settore in continua evoluzione

Nel mondo di oggi l’intelligenza artificiale si sviluppa a velocità impressionante. Per questo motivo, chi si occupa di spiegare l’AI agli altri ha un compito particolare: non si tratta semplicemente di trasmettere informazioni fisse, ma di orientarsi in un campo che cambia costantemente e questo richiede di sapere interpretare i nuovi sviluppi, prevedere le tendenze future e, soprattutto, tradurre concetti tecnici complessi in benefici concreti per chi usa questi strumenti.

Spesso i contenuti sull’AI diventano vecchi quasi subito dopo essere stati pubblicati. Questo accade perché la divulgazione in questo settore richiede non solo conoscenze tecniche, ma anche la disponibilità a imparare continuamente cose nuove per tradurle in un formato utile, il tutto velocemente e questo non è banale.

Comunicazione vs Divulgazione: una distinzione fondamentale

Con la premessa che si tratta di due lavori diversi, entrambi necessari, esiste una differenza importante tra comunicare e divulgare l’intelligenza artificiale, almeno secondo il mio modo di vedere. Capire questa differenza è essenziale per chi vuole lavorare seriamente in questo campo.

Comunicare significa trasmettere informazioni che già esistono. È come prendere un contenuto tecnico e modificarlo per renderlo comprensibile a un pubblico diverso. Per esempio, quando traduco i report settimanali di Midjourney dalla forma originale, una lista in inglese-americano, in una forma narrativa in italiano, sto comunicando: il valore che aggiungo sta nell’adattamento, non nella creazione di nuove conoscenze.
Divulgare, invece, significa condividere competenze che hai acquisito attraverso la tua esperienza diretta. Quando scrivo una guida sull’uso di Claude basata sui miei tentativi, errori e scoperte, sto creando qualcosa di nuovo. Non sto solo riportando informazioni, ma condividendo il mio percorso personale di apprendimento.
Si potrebbe dire che la vera divulgazione inizia quando inizi a raccontare di te parlando della tua esperienza diretta: cosa ha funzionato, cosa è andato storto, quali schemi hai notato dopo numerosi tentativi.
Questa distinzione diventa particolarmente importante nell’ambito dell’AI per tre motivi principali:
• La rapida evoluzione richiede di mettere le informazioni nel loro contesto, non solo di riportarle.
• La complessità degli strumenti richiede percorsi già testati da esperti.
• La distanza tra i comunicati ufficiali (spesso troppo tecnici) e i bisogni pratici degli utenti continua ad aumentare.

Il vero valore della divulgazione si trova proprio in questo spazio: tra le comunicazioni ufficiali e gli annunci e la crescente richiesta di contenuti che spieghino “in pratica, come si usa?”.

La sfida dei contenuti in rapida obsolescenza

Chi ha provato a scrivere un manuale completo su uno strumento di AI sa che è una battaglia persa in partenza. Il problema non è solo quanto spesso vengono fatti gli aggiornamenti, ma anche che non si può prevedere come evolveranno questi strumenti.

La mia esperienza con Midjourney è significativa, lo scorso anno avevo programmato di scrivere un manuale completo, aspettando il rilascio e la stabilizzazione della versione 7. Ma le cose stanno andando diversamente: il sistema si è sviluppato così tanto che Midjourney non solo aggiorna continuamente le funzioni esistenti, ma espande anche tutto il suo sistema.
In questa situazione, un manuale tradizionale rischia di essere già in ritardo nel momento stesso in cui viene pubblicato.

Strategie alternative per una divulgazione efficace

Come affrontare questa sfida?

Per prima cosa, ho abbandonato l’idea del manuale completo per adottare un approccio più flessibile. Usando l’esempio di Midjourney, invece di un unico testo che comprenda tutto, penso che sia più utile creare guide specifiche e indipendenti, che io chiamo “approccio a fascicoli”. Ad esempio, un fascicolo dedicato solo a Omni Reference, un altro concentrato sul sistema di editing, un terzo focalizzato sulla gestione dei prompt. In questo modo, quando una funzione specifica cambia, devo aggiornare solo quel modulo e ripubblicarlo, non l’intera documentazione. Gli utenti, da parte loro, possono consultare solo ciò che serve loro, senza dover cercare in centinaia di pagine.
Le informazioni non sono tutte uguali, sia per valore che per durata nel tempo. Certo, i dettagli tecnici e le funzionalità cambiano velocemente, ma ci sono anche principi di base che rimangono quasi invariati nelle diverse versioni. I principi di prompt engineering che funzionano oggi funzioneranno, magari con piccole modifiche, anche domani. I metodi per valutare i risultati di un modello linguistico restano validi anche quando l’interfaccia cambia.
Questo mi ha portato a vedere i contenuti come una torta a più strati. Alla base ci sono i concetti fondamentali che cambiano raramente. Sopra, le funzionalità principali con aggiornamenti occasionali. Poi, le istruzioni operative dettagliate in costante evoluzione. E in cima, suggerimenti avanzati che si rinnovano continuamente. Questa organizzazione mi permette di concentrare gli sforzi di aggiornamento solo dove realmente necessario, senza dover ricostruire tutto ad ogni piccola modifica.

Formati diversi per esigenze diverse

La scelta del formato non è secondaria, ma determina direttamente quanto sarà efficace la trasmissione delle conoscenze e anche dal pubblico a cui ci si rivolge:

• Il Web è ottimo per contenuti che richiedono aggiornamenti frequenti, offrendo modifiche immediate, accesso per tutti e possibilità di collegamenti ipertestuali.
• Il PDF mantiene la sua utilità per contenuti che necessitano di un’impaginazione stabile, immagini dettagliate e riferimenti precisi con numerazione fissa.
• I contenuti interattivi trasformano la fruizione da passiva ad attiva, permettendo agli utenti di verificare la propria comprensione attraverso quiz integrati ed esperienze personalizzate.
• L’audio offre opportunità complementari interessanti, rendendo accessibili concetti complessi durante attività che non richiedono attenzione visiva.
• Il video è insuperabile per mostrare processi operativi ma presenta difficoltà in termini di navigazione non lineare.

Adattarsi al contesto di apprendimento

Un aspetto spesso sottovalutato è il contesto in cui avviene l’apprendimento.

Il divulgatore serio sa che deve adattare approccio e contenuti in base a chi ha di fronte

• In una scuola, l’obiettivo è sviluppare comprensione di base e senso critico. I ragazzi non cercano soluzioni operative immediate, ma stanno scoprendo un mondo. Funzionano approcci basati sulla scoperta guidata e sulla sperimentazione protetta.
• In un’azienda, il tempo è una risorsa preziosa e la formazione deve produrre risultati a breve termine. I collaboratori hanno bisogno di competenze immediatamente applicabili. Funzionano meglio moduli brevi e mirati, con forte componente pratica.
• Per i professionisti autonomi, che si avvicinano all’AI per iniziativa personale, servono risorse modulari e interconnesse che permettano percorsi personalizzati.
• Nelle community professionali, l’apprendimento diventa in qualche modo collettivo, la conoscenza si costruisce attraverso scambi e collaborazioni. Le piattaforme più efficaci combinano documentazione strutturata con spazi di discussione.

Il nuovo ruolo del divulgatore di AI

Se un tempo il divulgatore era principalmente un esperto di contenuti che trasmetteva conoscenze statiche, oggi è diventato una guida in percorsi dinamici di apprendimento. Non si tratta più di conoscere a fondo uno strumento specifico – che comunque cambierà – ma di capirne il valore quando viene inserito in un certo contesto.

Il divulgatore deve inoltre mantenersi costantemente aperto all’adozione di nuovi strumenti man mano che emergono. Un esempio significativo sono gli occhiali AR (Realtà Aumentata), che permettono di combinare elementi virtuali con il mondo reale. Questi dispositivi non rappresentano solo un nuovo mezzo di fruizione dei contenuti, ma ridefiniscono completamente il modo in cui l’informazione può essere presentata e vissuta. Il divulgatore efficace non aspetta che queste tecnologie diventino mainstream, ma le esplora attivamente per comprenderne le potenzialità didattiche e divulgative, anticipando come potrebbero trasformare l’apprendimento dell’AI.

Il divulgatore, quando fa anche il formatore, non è semplicemente colui che insegna a utilizzare uno strumento AI nei flussi di lavoro esistenti. Il suo ruolo va molto oltre: deve aiutare le organizzazioni a ripensare completamente i propri processi di lavoro. Quando un’azienda integra seriamente l’AI nei propri processi, mantenere inalterati i flussi di lavoro precedenti è un errore che porta a non sfruttare appieno il potenziale trasformativo di queste tecnologie. Il divulgatore-formatore può anche diventare un consulente di processo, capace di vedere non solo come l’AI si adatta ai flussi esistenti, ma come i flussi stessi debbano evolversi per sfruttare al massimo le nuove possibilità.

Il divulgatore efficace oggi deve essere in grado di creare connessioni, tra teoria e pratica, tra strumenti diversi, tra vecchi e nuovi modi di lavorare.

La divulgazione seria dell’AI richiede quindi un impegno costante a rimanere non solo aggiornati, ma anche ad essere pronti a cambiare continuamente direzione in un mare di cambiamenti tecnologici. Non è un lavoro per chi cerca certezze o routine stabili, ma per chi è disposto a fare della flessibilità e dell’apprendimento continuo il proprio modo di lavorare.

Conclusione: la responsabilità di chi divulga

La divulgazione dell’AI non è solo un’attività tecnica, ma una responsabilità. In un’epoca in cui la tecnologia avanza più velocemente della capacità di comprenderla, il divulgatore serio svolge un ruolo fondamentale: quello di ponte tra innovazione e applicazione concreta.

Il passaggio dai manuali tradizionali a sistemi modulari, adattivi e multimediali riflette un cambiamento profondo nella natura stessa della conoscenza tecnica: da corpo statico a flusso dinamico, da autorità centralizzata a rete distribuita, da prodotto finito a processo continuo.

In questo scenario, l’efficacia della divulgazione non si misura più nella completezza o nell’eleganza formale, ma nella capacità di attivare percorsi di apprendimento significativi e applicazioni innovative che rispondano a esigenze reali.
La vera sfida per il divulgatore serio di AI è quindi quella di continuare ad apprendere, adattarsi e reinventarsi – proprio come l’intelligenza artificiale stessa ci richiede di fare.

Anche se apparentemente sembra solo una scelta di strumenti, si sta parlando invece di cosa si vuole condividere di se stessi come professionisti. Raccontare “premi questo pulsante per ottenere quel risultato” è molto diverso dal voler aiutare a comprendere perché quel pulsante esiste e soprattutto come entra nel mondo di chi lo usa. È certamente più impegnativo ma più utile, ancora di più in un campo in costante evoluzione come quello dell’intelligenza artificiale.

Dopo le chiacchiere la parte pratica

All’inizio dell’articolo ho detto che avrei provato a declinare lo stesso tutorial in quattro metodi diversi per mostrare come sono i vari formati, ho usato il tutorial con l’analisi dell’elemento centrale dell’interfaccia di Claude.

La base per tutti, ho usato il GPTs organizzatore di idee, workflow compreso, per arrivare ad un documento organizzato e strutturato.
Poi ho usato questo documento per generare i diversi output.
1) Web: ho usato un revisore di testi per il mondo social/web su Claude. Il risultato è strutturato come tutorial da leggere in una pagina web, il link è questo. Tra l’altro è lo stesso workflow che ho utilizzato per scrivere questo articolo.
2) PDF: è un manuale, è più lungo e più dettagliato della versione web, ogni opzione è raccontata con i relativi screenshot. Su Claude ho usato un assistente specializzato nella revisione di testi. Il PDF si può scaricare cliccando qui.
3) Audio, ho usato la nuova feature di NotebookLM che permette di generare dei dialoghi fra due personaggi anche in italiano, l’ho descritta nel manuale aggiornato che si può scaricare da qui. L’audio è questo.

4) Formato interattivo: ho usato H5P Interactive Book, il GPTs che permette di passare il workflow comprensivo di H5P , workflow descritto in questa pagina, il risultato si può vedere qui sotto.