Aprire una chat, spiegare il contesto, caricare gli allegati, descrivere il problema nel modo più preciso possibile. Tutto il dibattito si è concentrato lì: sul prompt engineering.
Ma oggi c’è un problema, questo modo di utilizzare l’AI sta già diventando vecchio. Sta arrivando infatti una nuova generazione di strumenti che non sono più semplici chatbot e il cambiamento potrebbe essere molto più radicale di quanto immaginiamo. Di questo ho parlato all’AI Week 2026, nel mio speech intitolato “Rivoluzione Claude Code, spiegata ai non programmatori”.
Dalle chat agli ambienti agentici
Per capire cosa sta succedendo bisogna fare un cambio di prospettiva. Fino a oggi abbiamo utilizzato l’intelligenza artificiale come un interlocutore con cui chattiamo: facciamo una domanda, riceviamo una risposta, ricominciamo da capo.
Strumenti come Claude Code funzionano in modo diverso, dato che non sono semplici chatbot, sono ambienti agentici. La differenza è enorme: queste tecnologie lavorano direttamente sul nostro contesto operativo, e non più soltanto sulle conversazioni. Possono leggere le cartelle presenti sui nostri computer, analizzare i file, collegare informazioni, aggiornare documenti, comprendere relazioni tra materiali diversi e costruire memoria nel tempo.
E soprattutto non hanno bisogno che siamo noi, ogni volta, a spiegare tutto da zero o quasi.
Il vero cambiamento è la memoria
La cosa più interessante di strumenti come Claude Code è proprio la memoria, aspetto molto differente dalla capacità di generare testo o codice. Quando utilizziamo una normale chat AI, ogni conversazione riparte quasi da zero o, in caso di partenza da una chat esistente, da quanto si è discusso in precedenza.
Con gli ambienti agentici, invece, il sistema inizia gradualmente a comprendere il nostro modo di lavorare: capisce quali file utilizziamo più spesso, quali sono i nostri obiettivi, come prendiamo decisioni, quali preferenze adottiamo ogni volta che affrontiamo un task.
- Ogni nostra scelta diventa un segnale che viene memorizzato
- Se, ad esempio, modifichiamo un preventivo in un certo modo, Claude Code lo memorizza
- Se organizziamo le informazioni seguendo una logica ricorrente, quanta logica viene appresa per essere seguita la prossima volta
- Se utilizziamo sempre una determinata struttura nelle mail o nei documenti, quella struttura entra nella memoria operativa dello strumento
Costruzione di un modello del lavoro
È qui che avviene il salto: non stiamo più utilizzando uno strumento che risponde a richieste isolate, ma un sistema che costruisce progressivamente, giorno dopo giorno, task dopo task, un modello del nostro lavoro.
Non serve più spiegare il contesto ogni volta
Uno dei limiti delle AI tradizionali è sempre stato il contesto. Ogni prompt richiede spiegazioni: chi è il cliente, qual è l’obiettivo, quali materiali usare, quale tono adottare, quali file considerare.
Negli ambienti agentici questo cambia radicalmente. Il contesto viene caricato in modo dinamico, il sistema sa già dove recuperare le informazioni necessarie perché ha accesso a cartelle, file, materiali e memoria storica.
- Se esiste una cartella chiamata “Clienti”, ad esempio, Claude Code riesce a comprendere che tipo di materiale è presente al suo interno senza bisogno di ulteriori istruzioni
- Se stiamo lavorando su un progetto già affrontato in passato, recupera automaticamente lo storico
- In pratica, smettiamo di “spiegare” il lavoro alla macchina ogni volta e iniziamo a costruire insieme a lei un ambiente operativo condiviso
L’AI non uccide la creatività, siamo noi a rischiare di farlo
Ieri abbiamo affrontato il pericolo che l’uso massificato dell’AI stia impoverendo il pensiero creativo. Oggi sappiamo che non è il problema dell’AI, ma del modo in cui la utilizziamo. Gli ambienti agentici, invece, potrebbero rappresentare una soluzione: permettono all’utente di pensare all’idea mentre l’AI organizza il lavoro fisico.
L’AI non esegue soltanto: prende iniziativa
Questi strumenti non si limitano a generare output. Possono agire, e la parte più interessante e potenzialmente utile è forse proprio questa. Claude Code ha accesso al nostro terminale, può installare applicazioni quando servono, identifica eventuali problemi, scrive codice per risolverli, automatizza flussi ripetitivi.
Questa è una logica completamente diversa rispetto al classico chatbot. Pensiamo per esempio a una riunione: un ambiente agentico può analizzare registrazioni audio e video, produrre il recap, individuare task e relativi responsabili, preparare le mail di follow-up, archiviare le decisioni prese e conservarle nella memoria operativa.
E dopo settimane possiamo chiedere: “Ti ricordi quella call con il cliente? Su cosa eravamo rimasti?”. E lo strumento sa rispondere, perché quelle informazioni fanno ormai parte del contesto permanente del nostro lavoro.
Non solo programmatori
Strumenti come Claude Code nascono per gli sviluppatori, ma ormai è chiaro che limitarli alla programmazione sarebbe un errore, in quanto il loro potenziale impatto riguarda tutti i lavori intellettuali. Consulenti, creativi, professionisti, manager, freelance, agenzie, uffici stampa, marketer: chiunque lavori gestendo informazioni, decisioni, documenti e relazioni potrebbe trovarsi davanti a un cambiamento radicale.
- Consulenti: possono sfruttare la memoria dell’AI per gestire i clienti in modo più continuo
- Creativi: possono concentrarsi sull’idea mentale, lasciando che l’AI gestisca l’esecuzione
- Managers: possono ricevere sintesi operative basate sul contesto storico
- Freelance: possono migliorare la gestione del tempo e dell’ufficio virtuale
Esempi concreti
Pensiamo alla pianificazione quotidiana del lavoro: ogni sera possiamo aggiornare il sistema su ciò che abbiamo fatto — anche tramite note vocali — e costruire progressivamente una memoria operativa di quello che facciamo. Il giorno dopo l’AI sa già quali task sono aperti, quali priorità esistono, quali attività sono rimaste incomplete.
Sono tante le implicazioni: per esempio, il follow-up con un cliente può essere automatizzato. Claude Code recupera automaticamente lo storico, prepara una sintesi delle conversazioni precedenti, scrive una proposta di mail di recap pronta per essere mandata, aggiorna la memoria condivisa. L’AI smette così di essere un semplice tool da interrogare più o meno frequentemente, ma diventa una presenza operativa continua.
Il prompt engineering potrebbe diventare secondario
Per anni abbiamo pensato che il futuro dell’AI fosse imparare a scrivere prompt sempre più chiari, sofisticati, particolareggiati, per avere una risposta migliore. Con gli