Claude ha imparato a "sognare". Spoiler: è la cosa più umana che potesse fare, e ci dice parecchio su come si impara a usare l'IA in azienda.
Ok, partiamo da una notizia che sembra uscita da un film di fantascienza di serie B
l'intelligenza artificiale ha iniziato a sognare.
No, tranquilli. Non sogna cose strane.. e non si sveglia di soprassalto perché ha dimenticato di mandare un report. Però la parola l'ha scelta Anthropic, l'azienda che sviluppa Claude, e a guardarci dentro è scelta molto meglio di quanto sembri "Dreaming".
Cosa vuol dire che un'AI "sogna"
A maggio, alla sua conferenza per sviluppatori, Anthropic ha presentato una funzione chiamata dreaming (qui l'annuncio ufficiale, in inglese). Funziona più o meno così.
Un agente IA (cioè un'IA che non si limita a rispondere ma fa delle cose: legge, decide, esegue; se il termine vi suona nebuloso, ne abbiamo parlato qui) lavora sui suoi compiti. Poi, tra una sessione e l'altra, parte un processo che rilegge tutto quello che è successo.
E fa tre cose molto semplici:
- Cerca gli errori che continua a ripetere.
- Nota i modi di lavorare che funzionano meglio.
- Rimette in ordine i propri appunti, butta quello che è vecchio o doppione e tiene quello che serve davvero.
In pratica è quello che fa il nostro cervello di notte, quando sistema la giornata. O, più banalmente, quello che fa un bravo collega il venerdì pomeriggio quando si chiede: "ok, cosa ho imparato questa settimana?"...
Anthropic lo spiega con una distinzione che vale la pena rubare. La memoria è quello che l'agente si appunta mentre lavora, come voi che scrivete a margine durante una riunione. Il dreaming arriva dopo, riprende quegli appunti, li riordina, butta i doppioni e mette in comune quello che hanno imparato più agenti insieme (come un vero e proprio orchestratore). Gli appunti presi di corsa sono utili. Gli appunti riordinati il giorno dopo valgono il doppio, e chiunque abbia preparato un esame lo sa benissimo.
E non è un giochino da laboratorio. Harvey, una delle piattaforme AI più usate dagli studi legali, lo ha messo alla prova sui propri agenti che redigono atti e documenti lunghi. Grazie al dreaming si ricordano da una sessione all'altra i trucchi per gestire certi formati di file e il modo giusto di usare i vari strumenti. Nei loro test il tasso di lavori portati a termine è cresciuto di circa sei volte!
E qui viene il dettaglio più bello...
Chi usa il dreaming può scegliere se lasciare che l'AI aggiorni la propria memoria da sola, oppure far passare ogni modifica sotto gli occhi di una persona prima che diventi effettiva. La macchina propone, l'umano decide cosa tenere.
Tenetevi a mente questa frase. Ci torniamo.
Nello stesso annuncio c'è un'altra novità che a noi piace parecchio, gli outcomes. Funziona così: si scrive una griglia che descrive cosa vuol dire "lavoro fatto bene", e un secondo agente, separato dal primo, controlla il risultato su quella griglia. Se qualcosa non torna, gli dice cosa sistemare e il primo ci riprova. Anthropic racconta che, nei suoi test, così le attività vanno a buon fine fino a dieci punti percentuali in più. Morale? Anche un' IA lavora meglio quando sa qual è l'asticella e quando qualcun altro le rilegge il compito. Vi ricorda qualcosa?
Piccola nota di onestà: per ora il dreaming è in anteprima e riservato agli sviluppatori che costruiscono agenti sulla piattaforma di Anthropic. Se aprite Claude sul telefono, non lo trovate. Ma l'idea si può rubare subito, e più sotto vi diciamo come.
Il punto non è l'AI. Siamo noi.
A luglio vi raccontavamo che in Cina l'AI si impara a scuola, e in Italia in riunione. La tesi era semplice: gli strumenti ci sono, mancano le persone che li sanno usare. Ecco, il dreaming ci dice anche come si impara davvero. Non con un corso fatto una volta e via. Con un'abitudine concreta.. fare, rileggere, correggere, rifare.
E guarda caso è proprio la direzione che ha preso anche la legge.
Quest'estate il Digital Omnibus, il regolamento europeo che ha ritoccato l'AI Act, ha riscritto l'articolo 4, quello sull'alfabetizzazione AI. Prima chiedeva alle aziende di garantire, nella misura del possibile, "un livello sufficiente" di competenza del personale. Dal 27 luglio 2026 chiede invece di adottare misure per sostenerne lo sviluppo. E aggiunge, nero su bianco, che non bisogna garantire un livello specifico a nessuno.
Tradotto: l'obbligo c'è ancora (occhio, non è sparito!), ma non vi chiede una pagella. Vi chiede di poter dimostrare che nella vostra azienda si impara. Un percorso, non un timbro.
Quindi se qualcuno vi chiama per vendervi "la certificazione obbligatoria AI Act, altrimenti multe milionarie"… ecco, respirate. L'articolo 4 non ha una multa europea tutta sua. Quello che conta è poter mostrare cosa avete fatto: un po' di formazione, qualche regola interna, un registro di chi ha fatto cosa. E soprattutto persone che usano questi strumenti con la testa accesa.
Il dreaming fatto in casa: tre esercizi semplici da provare
Ok, basta teoria. Ecco tre modi per far "sognare" il vostro team con l'IA che usate già, che sia Claude, ChatGPT, Copilot o altro.
Il ripasso del venerdì
Il venerdì ognuno prende il lavoro fatto con l'IA durante la settimana (se usate i progetti, meglio ancora: è già tutto lì dentro) e chiede qualcosa del genere: "Rileggi il lavoro che abbiamo fatto insieme questa settimana. Dimmi dove ti ho dovuto correggere più spesso, quali richieste hanno funzionato meglio e scrivimi cinque regole da seguire la prossima volta."
Poi arriva la parte che l'IA non può fare al posto vostro. Leggete le regole, cancellate quelle sbagliate, sistemate le altre. Solo dopo le salvate come istruzioni del progetto. La macchina propone, l'umano decide. Ve l'avevamo detto che ci tornavamo :)
Tempo richiesto: un quarto d'ora.
Risultato: un'AI che il lunedì vi conosce un po' meglio, e voi che avete capito un po' meglio come usarla.
Il diario degli errori
Questo è per tutto il team. Aprite un documento condiviso e ogni volta che l'AI sbaglia (un dato inventato, un tono fuori luogo, una clausola letta male) qualcuno scrive tre righe: cosa ho chiesto, cosa mi ha risposto, cosa non andava.
Dopo un mese ve lo ritrovate bello pieno, fidatevi. A quel punto lo date all'AI e le chiedete di trasformarlo in una piccola guida per il team: gli errori tipici, come accorgersene in tempo, come chiedere meglio.
Il bello è che il diario forma più di qualsiasi manuale. Perché ogni riga è un caso vero, vostro, successo sulla vostra scrivania. E perché abitua le persone alla cosa più utile di tutte: controllare quello che l'AI tira fuori, invece di copiarlo e incollarlo a occhi chiusi.
Bonus per i più organizzati: mettete a confronto i diari di reparti diversi. È esattamente quello che fa il dreaming quando più agenti lavorano insieme, scopre gli errori che un singolo da solo non vedrebbe mai.
L'asticella
Prendete una cosa che in azienda si fa spesso con l'AI: un'offerta, una mail di risposta a un cliente, il verbale di una riunione. Sedetevi in due o tre e scrivete cinque criteri che dicono quando è fatta bene. Cose concrete, tipo "il prezzo è sempre in grassetto", "niente promesse sui tempi senza conferma dell'ufficio tecnico", "massimo dieci righe".
Poi incollate la griglia nelle istruzioni e chiedete all'IA, prima di consegnarvi qualsiasi cosa, di controllare da sola se rispetta ogni punto e di dirvi dove no. E il risultato finale lo rilegge comunque un collega, non chi l'ha chiesto. Due paia d'occhi, come fa l'agente che corregge l'altro agente.
Il bello? Mettere per iscritto cosa vuol dire "fatto bene" è già formazione. Spesso è la prima volta che in un ufficio qualcuno lo fa, IA o non IA.
Sì, ma… cosa le date da rileggere?
E adesso la parte che nessuno dice.
Un'AI che rilegge tutto, ogni notte, si ricorda tutto. Gli appunti, le conversazioni, i file che le avete passato. Anche il nome del cliente nel contratto. Anche la diagnosi nel referto. Più l'AI diventa brava a ricordare, più diventa importante decidere cosa le fate ricordare.
E non è un caso che il primo esempio raccontato da Anthropic arrivi dal mondo legale, dove quello che una macchina ricorda pesa più che altrove.
Lo stesso vale per gli esercizi di sopra. Prima di dare il diario degli errori a un modello esterno, togliete nomi, codici fiscali e dati dei clienti. Oppure fatelo fare a un sistema che li sostituisce in automatico, in locale, prima che escano dall'ufficio. Ne abbiamo parlato qui, ed è uno dei temi su cui lavoriamo di più.
Anche questo, a pensarci bene, è uso consapevole. Forse la parte che conta di più.
Quindi?
Quindi l'AI ha imparato a ripassare. Notizia carina, ma la lezione vera è per noi: si impara facendo e rileggendo, un po' alla volta, con qualcuno che controlla. Vale per le macchine, vale per le persone.
Se volete partire da qualche parte, prima ancora del ripasso del venerdì c'è una domanda più semplice: a che punto siete? Per capirlo abbiamo preparato un test gratuito che in due minuti vi dice quanto è pronta all'AI la vostra azienda. Niente esame, giuriamo, è più un check-up che una verifica di matematica.
E se dopo il test vi viene voglia di fare sul serio, c'è anche un corso introduttivo online e gratuito su come usare bene l'AI e su cosa prevede l'IA Act. Al vostro ritmo, anche dal telefono in pausa pranzo.
E da voi? Quando l'IA sbaglia, qualcuno se ne accorge? E soprattutto: qualcuno se lo segna?