Quale modello serve per quale compito, come introdurre l'IA nel team e cosa regolare prima di darle i dati aziendali.
Come costruire un linguaggio visivo riconoscibile con una ricetta fissa, quali cinque elementi ha un buon prompt di immagine e che cosa chiarire prima.
La distinzione tra fornitore e utilizzatore, quali applicazioni di marketing rientrano in quale classe di rischio e quali quattro obblighi contano.
Che cosa deve contenere una politica sull'IA, che cosa espressamente no e perché una pagina ottiene più di un regolamento di venti.
Perché la scelta dello strumento è la decisione più piccola, quali quattro capacità vanno trasmesse e come si presenta un'introduzione ben fatta.
Che cosa fa MCP di diverso rispetto a un collegamento diretto, dove stanno i punti di forza di ciascuno e quali domande reggono la decisione.
Perché i modelli di linguaggio producono dati falsi dall'aria plausibile, quali cinque tipi di informazione ne sono più colpiti e che cosa aiuta.
Il passaggio dalla singola richiesta al procedimento ripetibile, con le tre condizioni di maturità e i punti in cui deve restare una persona.
Ordinato non per fornitore ma per il compito da svolgere, con le caratteristiche che contano in ogni fase e quando un cambio costa tempo.
Ordinati per compito, ciascuno con la spiegazione del perché è costruito così, e con i quattro elementi con cui comporre qualsiasi prompt proprio.
Ogni sistema cita in modo diverso: fonti, attualità e disponibilità a nominare i piccoli fornitori. Che cosa significa per la propria visibilità.
Ordinati per compito invece che per fornitore, con una valutazione di impegno, utilità e rischio, e quali tre scegliere per cominciare.
Permessi, registrazione, delimitazione e la gestione delle istruzioni infilate di nascosto: le sei domande a cui rispondere prima del primo collegamento.
Passo per passo dal campo di configurazione vuoto al primo collegamento funzionante, con gli inciampi che non stanno in nessuna documentazione.
La differenza tra più testo e più effetto: un processo in cinque fasi, la divisione dei ruoli tra persona e modello e i segnali d'allarme.
La posizione reale di Google sui contenuti generati in automatico, perché gli strumenti di riconoscimento non funzionano e dove cadono i testi scadenti.
Tre domande decidono se i dati personali possono entrare in un sistema IA: contratto, luogo del trattamento, uso per l'addestramento.
MCP è lo standard aperto con cui i sistemi IA accedono a dati e strumenti propri. Che cosa c'è dietro e che cosa regolare prima del primo collegamento.
In cosa differiscono Claude e ChatGPT nel lavoro quotidiano, quale sistema risolve meglio quale compito, con prompt pronti da usare.
