Le funzioni AI di DaVinci raccontate con le AI

Quello che racconto qui potrebbe interessare a chi si occupa di video e vorrebbe conoscere cosa sta facendo DaVinci Resolve con le AI. Ma potrebbe interessare anche a chi si occupa di formazione ed è cerca nuovi metodi per creare velocemente contenuti. Infine potrebbe interessare a chi usa le AI per analizzare grandi quantità di documenti e anche creare documenti.

Questo è il quarto articolo di una serie dedicata al sistema integrato Claude Desktop + MCP + NotebookLM. Nei primi tre articoli ho presentato le componenti del sistema, spiegato come installarlo e configurarlo, e mostrato un primo caso d’uso sull’analisi di documenti giuridici, lo si può leggere qui. Mi ha permesso di identificare alcuni limiti del server MCP NotebookLM disponibile pubblicamente, in particolare la gestione dell’autenticazione scaduta e la trasformazione delle richieste utente in prompt non sufficientemente strutturati. Questo mi ha portato a sviluppare una versione custom del MCP utilizzando Claude Code, versione che incorpora i miglioramenti necessari identificati dall’uso reale, che ho usato in questo test, ne tratterò successivamente.

Questo articolo è pensato per chi si occupa di formazione, come trasformare documentazione tecnica in materiale didattico professionale in tempi molto ridotti rispetto all’approccio manuale tradizionale.

Questo è il resoconto di una sessione di lavoro avvenuta il 29 novembre 2025. In un’unica sessione di cinquanta minuti di interazione con Claude Desktop, partendo da una richiesta generica, ho prodotto una presentazione PowerPoint di dodici slide sulle funzionalità AI di DaVinci Resolve 20, completa e pronta per essere usata in un corso di formazione o di aggiornamento.

Per valutare direttamente la qualità del risultato prodotto, alla fine dell’articolo c’è il file PowerPoint scaricabile e c’è anche un video, con la storia per generarlo.

La preparazione

Prima di iniziare la sessione di lavoro vera e propria, ho dovuto creare il notebook dedicato nel mio NotebookLM.

Le operazioni necessarie:

• visitare il sito ufficiale di Blackmagic Design

• individuare e scaricare i manuali tecnici di DaVinci Resolve 20 (7 file PDF per un totale di 179 Mb)

• creare un nuovo notebook in NotebookLM

• caricare i PDF nel notebook

• configurare il connettore MCP tra Claude Desktop e quel notebook specifico.

NotebookLM ha impiegato qualche minuto per analizzare automaticamente i documenti caricati, lavorando in background senza richiedere intervento umano.

La scelta di usare documentazione ufficiale invece di articoli web, recensioni YouTube o sintesi di terze parti non è casuale. Quando si producono contenuti formativi professionali, la fonte primaria autorevole elimina il rischio di imprecisioni, informazioni superate o interpretazioni errate. I manuali ufficiali garantiscono che ogni affermazione nella presentazione finale sia verificabile e corretta.

Una volta che il notebook è popolato con documentazione di qualità, diventa una risorsa permanente interrogabile in qualsiasi momento per produrre diversi tipi di contenuti formativi senza dover ripartire da zero.

La richiesta iniziale: volutamente generica

Ho aperto Claude Desktop e ho scritto:

“Buongiorno Claude, dal notebook dedicato a DaVinci 20 puoi elencare le funzionalità basate su AI?”

Il prompt è decisamente semplice, anche per verificare la sua capacità di analizzare la mia richiesta e trasformarla in un prompt strutturato.

Il problema tecnico e la sua gestione

Claude ha tentato di interrogare il server MCP NotebookLM ma ha rilevato che mancava l’autenticazione necessaria. Il server NotebookLM, per motivi di sicurezza, richiede l’accesso al profilo Chrome dell’utente, e questo accesso deve essere esclusivo durante la fase di login.

Invece di generare un messaggio di errore criptico, Claude ha comunicato chiaramente il problema:

“Prima di procedere devo autenticarmi con NotebookLM. Questo richiede l’accesso esclusivo al profilo Chrome. Hai chiuso tutte le finestre Chrome?”

Ho confermato di aver chiuso Chrome, e Claude ha gestito autonomamente il processo di autenticazione. Al termine ha verificato che l’autenticazione fosse andata a buon fine prima di procedere con l’interrogazione del notebook.

L’interrogazione della knowledge base

Una volta risolto il problema di autenticazione, Claude ha potuto interrogare il notebook contenente la documentazione di DaVinci Resolve 20. La query inviata a NotebookLM era strutturata in modo preciso partendo dalla mia richiesta iniziale:

• COMPITO:
Identifica e cataloga tutte le funzionalità basate su intelligenza
artificiale presenti nella documentazione di DaVinci Resolve 20

• VINCOLI
OPERATIVI

1. 1. Usa
ESCLUSIVAMENTE informazioni esplicite nei documenti caricati

   2. NON
aggiungere conoscenze esterne su funzionalità AI di DaVinci
Resolve

   3. Se
un'informazione non è presente, dichiara: "[NON PRESENTE NEI
DOCUMENTI]"

• OUTPUT
RICHIESTO
Per ogni funzionalità AI trovata:

  1. NOME
FUNZIONALITÀ: [nome ufficiale]

  2. DESCRIZIONE:
[cosa fa, basata sui documenti]

  3. CONTESTO
D'USO: [in quale fase/pannello di DaVinci viene utilizzata]

  4. EVIDENZE:
"citazioni dirette dai documenti" [Fonte:
sezione/pagina]

• CITAZIONI


  1. Ogni
affermazione DEVE includere la fonte

  2. Usa
citazioni dirette tra virgolette dove possibile

• GESTIONE
INFORMAZIONI MANCANTI

  1. Se
una funzionalità AI è
citata ma non
è documentata nei file caricati, dichiaralo esplicitamente

Il compito era identificare e catalogare tutte le funzionalità basate su intelligenza artificiale presenti nella documentazione.

Questa strutturazione nella formulazione della query serve per ottenere risposte ancorate a fonti verificabili invece di sintesi generiche che potrebbero contenere imprecisioni.

La risposta è stata una catalogazione completa di 24 funzionalità AI distribuite su editing, color correction, Fusion e audio post-produzione. Ogni funzionalità era accompagnata da citazioni dirette dalla documentazione ufficiale, dal contesto d’uso specifico e dalle evidenze testuali.

L’approfondimento autonomo

Claude non si è limitato a prendere la risposta di NotebookLM e passare alla fase successiva. Ha invece formulato autonomamente una seconda query a NotebookLM, questa volta focalizzata specificamente su requisiti hardware, configurazioni e note tecniche.

La seconda risposta ha aggiunto informazioni utili proporre un indice del tutorial, dai requisiti GPU specifici per alcune funzionalità, all’elenco completo delle 22 funzionalità esclusive di DaVinci Resolve Studio contro le sole 2 disponibili nella versione gratuita, alle configurazioni raccomandate per ottimizzare le prestazioni, fino alle limitazioni o agli effetti collaterali di un noise reduction eccessivo.

La richiesta di chiarimenti sul pubblico

A questo punto Claude aveva raccolto tutte le informazioni tecniche necessarie dal notebook. Ma invece di procedere direttamente alla creazione dell’indice mi ha posto una domanda specifica:

“Questo tutorial è destinato a chi già usa DaVinci Resolve e vuole scoprire le funzionalità AI, oppure a chi conosce le AI generative e vuole capire come vengono integrate in un software professionale di video editing?

Questa distinzione determina completamente la struttura del tutorial. Nel primo caso la progressione logica sarebbe: workflow esistenti degli utenti DaVinci, come le AI li ottimizzano. Nel secondo caso: capacità delle AI, come si applicano al video editing.”

Ho risposto specificando che il pubblico target a cui pensavo era composto da professionisti del video disposti a investire in DaVinci Resolve Studio e nell’hardware necessario, persone che cercano efficienza operativa e che potrebbero già usare DaVinci o altri software professionali.

Quest’ultima parte racconta bene che l’AI dovrebbe sempre identificare le ambiguità e chiedere chiarimenti.

La proposta di indice

Con le informazioni tecniche da NotebookLM e i chiarimenti sul pubblico target, Claude ha costruito una proposta di indice articolata, ma ha aggiunto una domanda sull’opportunità di includere una sezione introduttiva sul ROI (Return On Investment) in termini di ore risparmiate, considerando che il target sono professionisti che investono denaro significativo (la licenza Studio più l’hardware necessario).

Ho risposto che trattandosi di un’introduzione ritenevo prematuro inserire una parte sul ROI.

La trasformazione in slideshow

A questo punto ho chiesto di produrre una presentazione PowerPoint sull’argomento trattato sulla base delle informazioni raccolte dall’analisi dei manuali, strutturata come un’introduzione sulle funzionalità AI.

Claude ha quindi creato dodici file HTML (uno per slide), un file CSS condiviso che definisce la palette colori e le regole tipografiche, e uno script JavaScript che utilizza la libreria html2pptx per convertire gli HTML in slide PowerPoint.

Il file risultante ha richiesto qualche piccolo intervento per sistemare titoli relativamente lunghi spezzati su due linee che si sovrapponevano parzialmente con altri elementi.

Il risultato

Ho ottenuto una presentazione professionale di dodici slide che offre una panoramica delle funzionalità AI distribuite per area di lavoro. Il design è coerente, con una palette colori distintiva, tipografia chiara, layout asimmetrici e spazio generoso che favorisce la leggibilità.

Ogni affermazione nella presentazione è ancorata alla documentazione ufficiale di DaVinci Resolve 20, verificata attraverso le query strutturate a NotebookLM.

Il risultato è un’ottima traccia di lavoro per un’introduzione sulle funzionalità AI dell’ultima versione di DaVinci Resolve. Come tutte le presentazioni professionali, richiede che chi la usa la personalizzi secondo il proprio stile didattico e il contesto specifico della formazione.

Come funziona l’integrazione

Questo risultato è stato possibile grazie all’integrazione di quattro componenti.

• Claude Desktop è l’ambiente di lavoro dove avviene l’interazione. Coordina l’accesso a strumenti esterni attraverso il Model Context Protocol, skill specializzate, e capacità native di Claude.

• Il server MCP fornisce l’accesso al knowledge base documentale.

• NotebookLM mantiene indicizzata la documentazione ufficiale di DaVinci Resolve. La comunicazione attraverso il Model Context Protocol permette a Claude di interrogare NotebookLM con query strutturate e ricevere risposte ancorate ai documenti con citazioni precise.

• Le skill (in questo caso la skill PPTX) forniscono best practices consolidate e workflow collaudati. Non sono semplici template, ma insiemi completi di linee guida, documentazione tecnica, antipattern da evitare, e esempi funzionanti.

Quando questi componenti lavorano insieme, diventano un sistema che amplifica la produttività di chi li usa.

Quando funziona bene

Questo approccio funziona bene quando si dispone di documentazione di qualità, come quella ufficiale di DaVinci. Se i documenti di partenza sono approssimativi, incompleti o imprecisi, il risultato finale erediterà questi problemi.

Funziona bene quando il compito richiede sintesi e riorganizzazione di informazioni esistenti ma non creazione ex novo di contenuti originali. Il sistema funziona bene per analizzare, estrarre, strutturare e presentare informazioni dai documenti, ma non inventa informazioni che non ci sono.

Funziona bene quando chi lo usa ha competenza professionale nel dominio. La validazione finale richiede di essere in grado di valutare se le informazioni estratte sono corrette, se la struttura didattica è appropriata, se il livello di dettaglio è adeguato al pubblico.

Non funziona altrettanto bene quando la documentazione disponibile è frammentaria o contraddittoria. In questi casi le query a NotebookLM produrranno risultati incompleti o ambigui che richiederebbero ricerca integrativa manuale.

Non funziona altrettanto bene quando il compito richiede creatività originale invece di sintesi di materiale esistente. Una presentazione che debba comunicare una proposta innovativa richiede pensiero creativo umano che il sistema non può fornire da solo.

Non funziona altrettanto bene quando chi lo usa non ha familiarità con il dominio. Senza competenza professionale nel settore, diventa difficile valutare se il risultato prodotto è accurato e appropriato.

La qualità del materiale sorgente determina la qualità del risultato. Investire tempo nella raccolta e organizzazione di documentazione autorevole si ripaga nelle fasi successive.

Le query strutturate producono risultati migliori delle domande vaghe. Specificare esattamente cosa si vuole, quali vincoli applicare, e come gestire le informazioni mancanti fa la differenza tra risultati affidabili e risultati approssimativi.

Chiedere chiarimenti invece di indovinare evita di dover rifare completamente il lavoro dopo. Meglio investire trenta secondi in un chiarimento che scoprire dopo un’ora che il risultato non è quello desiderato.

Leggere la documentazione delle skill prima di usarle fa risparmiare tempo complessivo. Tentare di procedere per tentativi ed errori senza studiare le best practices consolidate è inefficiente.

La validazione è essenziale anche per output generato da sistemi automatici. Verificare visivamente, testare funzionalmente, controllare che il risultato risponda effettivamente all’obiettivo iniziale.

Dal PowerPoint al video formativo completo

All’inizio ho parlato di una sessione di circa cinquanta minuti per arrivare alla presentazione, e così è stato, in effetti potevo considerate completato il lavoro una volta ottenuto il file pptx.

Però mi piace complicarmi da solo le cose e ho pensato di aggiungere una coda, trasformare il file PowerPoint in video con voce che spiega le varie slide.

Avevo già fatto una cosa simile, usando Canva e poi DaVinci per montare il video final, di fatto aggiungere le copertine. Per il voice-over avevo usato l’apposita funzionalità di Canva, diciamo risultato discreto. Si può vedere qui.

Questa volta ho voluto cambiare il flusso di lavoro, con questi passaggi aggiuntivi:

• Prima ho chiesto a Claude di creare i testi per il voice-over della presentazione. L’obiettivo era spiegare i concetti in modo discorsivo e didattico, non semplicemente leggere quello che appare sulle slide. Ogni testo è stato calibrato per una durata di circa 60-80 secondi per slide e mantiene un tono professionale ma accessibile.

• Poi ho utilizzato Gemini in AI Studio di Google per generare la voce sintetica. Il servizio text-to-speech di Google offre voci di buona qualità che suonano naturali. Ho caricato i testi preparati da Claude e ho generato i file audio per ciascuna slide.

• Infine ho usato Canva per assemblare il tutto in un video. Ho importato la presentazione PowerPoint in Canva, ho aggiunto i file audio voice-over sincronizzandoli con le slide corrispondenti, e ho esportato il risultato come video MP4.

Il risultato finale è un video formativo completo di dodici slide con spiegazioni vocali professionali, della durata di circa 15 minuti, pronto per essere caricato su piattaforme di e-learning o condiviso con i partecipanti a un corso.

Se confronto le due prove, lavorare solo con Canva è comodo perché si fa tutto dentro ad un unico ambiente, le voci sono solo due, si capisce che sono voci sintetiche, inoltre hanno problemi con I termini non italiani.

AIStudio mette a disposizione 5 voci, la qualità è decisamente più alta anche se in certi passaggi si avverte qualcosa di strano. Con I termini inglesi se la cavano molto bene, ho verificato un paio di errori con i numeri quando sono scritti come numeri e non come testo.

Una volta montato lo slideshow in Canva, l’opzione di download in formato video mp4 FullHD è decisamente comoda.

Conclusione

Questo tutorial non racconta una storia idealizzata dove tutto funziona al primo tentativo. Ci sono stati problemi di autenticazione da risolvere, errori di validazione da correggere, contenuti da ridurre per evitare overflow.

Quello che ho potuto verificare è che in poco tempo partendo da zero è possibile produrre materiale per un video formativo completo e professionale su un argomento tecnico complesso, utilizzando esclusivamente documentazione ufficiale come fonte.

Il punto non è la tecnologia in sé, ma cosa permette di fare a chi ha già competenza nel dominio: concentrarsi sulle decisioni strategiche (quale pubblico, quale approccio didattico, quali contenuti) mentre il sistema gestisce l’esecuzione tecnica (interrogazione documenti, generazione slide, creazione voice-over).

Dimenticavo l’aspetto economico. Di tutti i tool AI che ho usato (Claude, NotebookLM, Gemini, Canva), l’unico per cui serve un profilo pro a pagamento è Claude, che pago 15 € al mese +IVA, avendo fatto l’abbonamento annuale . Tutti gli altri possono essere usati con i piani gratuiti, almeno per gli usi fatti qui.

Per chi vuole scaricare la presentazione, il link è questo.

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