Ora che abbiamo superato il giro di boa del 2026 — siamo a luglio, quindi i primi sei mesi sono alle spalle — vale la pena valutare come è cambiato l'utilizzo dell'intelligenza artificiale negli ultimi sei mesi e quali differenze ci sono rispetto al 2025 e, ancor di più, rispetto a tutti gli anni precedenti.
L'intelligenza artificiale è una tecnologia molto nuova e in velocissima evoluzione, e proprio per questo ha fatto passi avanti enormi da quando è entrata nel mercato. Come la usavamo nel 2024 era diverso da come la usavamo nel 2025, e allo stesso modo come la utilizziamo oggi nel 2026 è diverso dal 2025, perché le tecnologie, la struttura e le piattaforme sono completamente cambiate. Quindi vale la pena capire come utilizzare l'intelligenza artificiale nel 2026 e quali sono le differenze rispetto all'anno scorso.
Ti parlo di questo argomento perché utilizzo ormai quotidianamente l'intelligenza artificiale nel mio lavoro — la uso ogni giorno, tutto il giorno, per praticamente ogni aspetto della mia attività. Essendo così le cose, per me è prioritario rimanere aggiornato il più possibile su come usarla correttamente nel 2026, per non rimanere indietro e per sfruttare al massimo tutte le potenzialità che questa tecnologia offre. L'idea di scrivere un articolo su questo tema mi è venuta ascoltando un video di Raffaele Gaito, che affrontava esattamente questo argomento, e mi sono detto che valeva la pena svilupparlo.
Cos'è cambiato nell'ultimo anno
Partiamo quindi dal cambiamento più importante: come è cambiato il modo stesso di interagire con l'AI.
Fino al 2025, l'intelligenza artificiale era più che altro uno scambio di messaggi con un chatbot: io ponevo una domanda e ricevevo una risposta. Per quanto potesse essere elaborata la risposta, per quanto potesse essere interessante interagire con lo strumento, tutto si riduceva sostanzialmente a una chat — magari lunga e complessa, con modelli personalizzati, con uno stile calibrato, con tabelle e così via, ma pur sempre una chat: io facevo una domanda e ottenevo una risposta.
Ma nel 2026 questo schema si è rotto: non si tratta più di scambiare messaggi, ma si tratta di costruire cose. Io utilizzo moltissimo Claude, nello specifico Claude Code, e il modo in cui interagisco con questo strumento è completamente diverso rispetto a quanto facevo anche solo un anno fa. Se fino al 2025 il 100% delle mie interazioni con l'intelligenza artificiale avveniva tramite chat, oggi quella percentuale si è ridotta a circa il 10%, mentre tutto il resto è costituito da interazioni di tipo completamente diverso.
Primo livello — Le skill: automatizzare i processi ripetitivi
Il primo strumento concreto di questo nuovo approccio sono le skill.
Una «skill» è un insieme di istruzioni che diamo all'intelligenza artificiale per eseguire un compito sempre nello stesso modo, seguendo sempre gli stessi passaggi e producendo sempre lo stesso tipo di output. Ha senso creare una skill quando lavoriamo su processi ripetitivi: invece di eseguirli manualmente ogni volta, li deleghiamo all'intelligenza artificiale.
C'è però un effetto collaterale interessante di questo processo, quasi un beneficio inaspettato: nel momento in cui ho capito cosa sono le skill e come si usano, ho anche preso coscienza di quanti processi ripetitivi ho già nel mio lavoro — e di quanti altri potrei averne, di cui non ero consapevole prima.
Quando ho focalizzato l'attenzione sul fatto che posso usare le skill per velocizzare certi processi, ho iniziato a mappare il mio lavoro in modo molto più preciso, capendo dove perdevo tempo e dove potevo recuperarlo. Fintanto che non avevo questa consapevolezza, ripetevo quegli stessi passaggi tutti i giorni senza rendermene conto, sprecando un sacco di tempo. Ora con le skill ne risparmio molto, e oltretutto posso costruire nuovi processi ripetitivi proprio perché so che ho uno strumento che mi aiuta a gestirli senza sforzo.
Si potrebbe obiettare che questa dipendenza dall'AI per automatizzare processi ripetitivi rischi di farci perdere competenze fondamentali e il controllo diretto sul nostro lavoro. È vero che c'è questo rischio, ma l'automazione non elimina le competenze: le libera per attività a più alto valore. Proprio come l'uso della calcolatrice non ha eliminato la matematica ma ci ha permesso di concentrarci su calcoli più complessi, le skill ci permettono di dedicarci agli aspetti strategici e creativi del lavoro.
Secondo livello — Le app personalizzate: estendere le possibilità
Una volta capite le skill, il passo successivo è stato naturale: se posso automatizzare processi, posso anche costruire strumenti. Io non sono un programmatore e le mie nozioni di codice sono molto limitate — di mio, senza l'intelligenza artificiale, non potrei fare nulla di quello che faccio oggi. Ma proprio grazie all'AI e alla mia creatività, ho capito che posso crearmi delle applicazioni specifiche per quello che faccio, su misura per le mie necessità, e questo mi ha aperto ulteriormente il ventaglio di possibilità per svolgere il mio lavoro.
Qualcuno potrebbe dire che creare app senza avere competenze di programmazione può portare a risultati fragili, con codice mal strutturato e difficile da mantenere nel tempo. È una preoccupazione legittima, ma l'AI moderna non genera solo codice: genera anche documentazione, test e suggerimenti per miglioramenti. Inoltre, per molte esigenze aziendali quotidiane, avere uno strumento funzionante subito è più importante che avere un'architettura perfetta, e si può sempre migliorare iterativamente o coinvolgere professionisti quando necessario.
Terzo livello — Gli agenti: delegare attività complesse
Ma il cambiamento più profondo non sono né le skill né le app, ma è l'arrivo degli agenti.
Non c'è più solo il rapporto con il singolo chatbot: c'è un rapporto con gli agenti, ossia funzioni che utilizziamo tramite l'intelligenza artificiale e che svolgono attività al posto nostro — attività che possono essere anche molto complesse. Il fatto che ci sia un agente che lavora al posto nostro fa sì che aumentiamo la nostra produttività e miglioriamo il nostro output, perché possiamo lavorare in parallelo con molti agenti che fanno cose diverse.
Un esempio pratico: un agente al quale diciamo che vogliamo comprare qualcosa — diciamo una lavatrice — va su internet, cerca il modello con il prezzo migliore e quello che si adatta di più alle nostre necessità, ce lo propone, e se vogliamo lo acquista anche, organizzando la spedizione e tutto il resto. Un altro agente che uso spesso è quello per la ricerca sui concorrenti: ha un set di competitor da monitorare, guarda il loro sito, il loro canale YouTube, il loro LinkedIn, raccoglie tutte le informazioni e mi produce un report. Questo è l'utilizzo degli agenti, e questo è il modo in cui oggi si usa l'intelligenza artificiale.
C'è chi potrebbe argomentare che affidare decisioni importanti, come acquisti o analisi competitive, a degli agenti autonomi comporta rischi significativi di errori, scelte non ottimali o violazioni della privacy. La questione è valida, ma gli agenti non lavorano in modo completamente autonomo: richiedono sempre una supervisione umana e la conferma finale spetta a noi. Funzionano come assistenti che preparano il terreno facendo la ricerca iniziale, ma la decisione finale rimane sempre nelle nostre mani, permettendoci semplicemente di risparmiare tempo nella fase di raccolta informazioni.
Sintesi: AI plasmata sulla propria realtà
Per chiudere: nel 2025 l'intelligenza artificiale era uno scambio di botta e risposta — anche complesso, anche sofisticato, ma pur sempre quello. Nel 2026 siamo arrivati a un livello completamente diverso, in cui l'AI non è semplicemente un assistente con cui scambiare idee — è anche quello, ma non è solo quello. È principalmente uno strumento attraverso il quale possiamo migliorare la nostra produttività, costruire processi su misura e plasmarla interamente attorno alla nostra realtà lavorativa.
