La storia
Progetto prompt e flussi di lavoro che portano i modelli di IA a risultati affidabili: testi editoriali, immagini, video, codice e analisi. So anche valutare in modo rigoroso dove un modello funziona e dove allucina.
Nel corso di Linguistica per la comunicazione digitale ho realizzato con tre colleghi una ricerca dal titolo «Scalabilità dell'intelligenza semantica negli LLM». Io ho curato lo sviluppo software, l'estrazione dei dati e la stesura del paper. Abbiamo messo alla prova otto modelli, versioni gratuite e a pagamento di ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot. Il compito era trovare parole inventate inserite in 12 testi italiani reali.
Il risultato è controintuitivo: pagare non garantisce precisione. Gemini Pro ha raggiunto un F1 dell'84,4%, mentre entrambe le versioni di Copilot sono rimaste sotto il 50% e hanno «corretto» anche ciò che non era sbagliato. Oggi porto questo sguardo critico in ogni prompt che scrivo.
Come è maturata
Uso quotidiano dell'IA nel lavoro editoriale (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, DeepSeek) e ricerca universitaria 2025/2026.
- 2023IA integrata nei flussi editoriali per ricerca, bozze e ottimizzazione.
- 2025Prompt per campagne video, immagini e analisi dei concorrenti (NaturaSnack).
- 2026Ricerca su 8 LLM, con paper scientifico in formato CEUR-WS.
Cosa so fare
- Prompt per testi, immagini e video
- Flussi di lavoro AI multi-step
- Valutazione di modelli (precision, recall, F1)
- Linee guida d'uso dell'IA per i team
- Ottimizzazione per motori generativi (GEO)
Strumenti e parole chiave
Strumenti
Parole chiave
Lavori ed evidenze
Co-autore della ricerca su 8 LLM: F1 da 42,5% (Copilot) a 84,4% (Gemini Pro).
La ricerca sugli 8 LLM
Metodo, strumenti sviluppati e risultati.