Parte II

Da AI User a AI Value Creator

Quale conoscenza rende utile la tua applicazione?

L’idea, in breve

Propongo di passare da AI User ad AI Value Creator: dall’uso di strumenti alla trasformazione dei processi con cui un’organizzazione crea valore. Metto al centro pertinenza, dati, competenze e misurazione. Discuto modelli più piccoli e specializzati, RAG e integrazione organizzativa come scelte da valutare nel contesto.

Qui sintetizzo il percorso del capitolo. Sotto trovi un estratto del mio libro e i riferimenti che vi cito, con la numerazione della bibliografia.

Scheda del sito rivista · 17 ottobre 2026

Dal percorso del libro

Un estratto dal mio libro

Testo originale, dall’apertura del capitolo. · 1 min

I tre capitoli precedenti hanno provato ad assolvere la funzione di parte introduttiva collocando la fenomenologia (non la tecnologia) dell'AI nella genealogia lunga del principio di autorità, separando il rumore della novità dal segnale dell'innovazione e abbozzando una bussola etica, primo strumento pratico per orientare le scelte in assenza di altre, più robuste, precondizioni. Erano coordinate, non volevano assurgere a cattedre assiomatiche né tanto meno a istruzioni. Servivano (a me, quanto meno) per ricordarmi dove ci si trova, prima di decidere cosa fare. La Seconda Parte deve registrare un cambio di registro, perché vorrei che desse visibilità a quella che, con un certo coraggio terminologico soprattutto per via dell'instabilità dello scenario, ho scelto di chiamare "la rivoluzione vera": le trasformazioni (conseguenti ad adozione e uso) che, quanto meno a mio giudizio (pertanto sindacabile), modificano effettivamente le strutture, i meccanismi e le metriche con cui le organizzazioni creano e distribuiscono valore. Ho anticipato, nella sezione precedente, questa trasformazione come direzione di marcia: la transizione da AI User a AI Value Creator. È il tema di questo capitolo e ora proviamo a svilupparlo operativamente.

La mia nota

Questo capitolo racconta in modo "formale" la transizione che ho vissuto e sperimentato personalmente da quando ho iniziato ad utilizzare in modo quotidiano e continuativo gli strumenti di AI (generativa). Ho voluto provare a generalizzarlo ed a teorizzarlo per restituire un framework nel quale chiunque fosse "in transizione" potesse riconoscersi.

Le tavole del capitolo

Ingrandisci ogni tavola per leggerla. La sintesi e l’approfondimento sopra spiegano il capitolo in testo; non sono trascrizioni integrali delle immagini.

Mappa del capitolo #

Verifica e confronta

I riferimenti che cito nel capitolo

Ho riunito i riferimenti citati in questo capitolo, conservando le voci e i numeri della bibliografia del mio libro. Trovi un collegamento solo quando è presente nel volume.

  • [25] Challapally, Aditya, Chris Pease, Ramesh Raskar e Pradyumna Chari. The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. Tech report, MIT NANDA Project, 2025.
Un termine non è chiaro? Apri il glossario →

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