Lavorare con ChatGPT

Chat, Project, GPT personalizzati, sessioni agentiche, Canvas. Che cosa sono, in che cosa differiscono e su quali piani sono disponibili. Il modulo serve a scegliere con cognizione di causa, non a fare il giro delle funzionalità.

Dove l'ambiente rende di più: versatilità sul lavoro quotidiano, scrittura e revisione, analisi dati con Advanced Data Analysis, generazione di immagini, ricerca sul web, memoria tra le conversazioni. Quali attività professionali si prestano, quali no, e come si scompone un lavoro complesso in compiti affidabili. È la prima competenza del framework 4D, la delega.

Il prompt incide su una parte minore del risultato. La parte maggiore dipende dal contesto che il modello ha a disposizione: custom instructions, memoria, documenti caricati, istruzioni di Project. Il modulo lavora su come si costruisce questo contesto, che è la seconda competenza del framework, la descrizione.

Allestimento pratico di un Project sulla propria attività ricorrente: file di riferimento, istruzioni dedicate, conversazioni raccolte in un unico spazio. Ciascun partecipante esce dalla prima sessione con un Project funzionante.

Redazione e revisione di un documento in Canvas, lo spazio in cui il testo viene generato e modificato passo per passo, con interventi puntuali sulle sezioni. Lavoro su casi predisposti per il corso. Tra le due sessioni ciascun partecipante utilizza il proprio Project su un'attività reale: il lavoro svolto è il materiale di partenza della seconda sessione.

Analisi in aula di alcuni dei Project e dei risultati portati dai partecipanti, con individuazione di ciò che ha funzionato e di ciò che va corretto.

Configurazione di un GPT personalizzato su un'attività ricorrente: istruzioni, knowledge, stile di risposta. Differenza tra un Project, che organizza il proprio lavoro, e un GPT, che confeziona una competenza e la rende utilizzabile anche da altri. È il passaggio dalla produttività individuale a quella di squadra.

Uso della ricerca approfondita per produrre un report con fonti citate, e criteri per valutarne l'attendibilità: quali affermazioni verificare, come risalire alle fonti, dove il report tende a sbagliare.

Le sessioni in cui ChatGPT non risponde soltanto ma esegue: naviga, compila, produce ed esegue operazioni in più passaggi. Il modulo mostra dove questa modalità cambia il modo di lavorare e quali cautele richiede, a partire dal controllo di ciò che l'agent sta facendo.

Analisi di un file di dati, costruzione di tabelle, grafici e sintesi. È il terreno in cui l'errore costa di più: il modulo lavora tanto sulle possibilità quanto sul controllo dei risultati.

Come si riconosce un risultato utilizzabile, dove il modello tende ad allucinare e su che cosa, quali verifiche richiede un documento prima di uscire dallo studio o dall'ufficio, e dove resta la responsabilità di chi firma. È la terza competenza del framework, il discernimento.

Trattamento dei dati nei diversi piani, impostazioni di riservatezza, che cosa non immettere e con quali accorgimenti. Gli obblighi di trasparenza sui contenuti generati, applicabili dal 2 agosto 2026: quando riguardano un'impresa ticinese, che cosa comportano per chi produce contenuti e come si dichiara l'uso dell'AI in un elaborato professionale. È la quarta competenza del framework, la diligenza.

Ciascun partecipante porta a termine un caso proprio e definisce dove ChatGPT entra stabilmente nel suo lavoro, con quale attività, con quale modalità di verifica e con quali dichiarazioni verso il cliente. La definizione comprende ciò che si sceglie di non delegare, e la ragione della scelta.