Come sempre nel mondo dell’AI tutto si sviluppa al ritmo delle settimane, e una tecnologia che sembrava consolidata improvvisamente viene condannata all’oblio in favore di una nuova visione del mondo. Al DevDay di OpenAI la personalizzazione di ChatGPT è stata affidata ai Plugins e contestualmente è stato annunciato il ritiro dei GPTs entro dicembre, e un annuncio analogo è stato fatto da Google relativamente al passaggio dalle Gems alle Skill. Cerchiamo di capire cosa implica questo passaggio e cosa accade a chi aveva investito sulla personalizzazione degli assistenti AI.
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La fine di GPTs e Gems sposta l’AI dalle identità alle competenze
Il modello dei GPTs di OpenAI, poi raccolto da Google con i Gems, era semplice: si fornivano documenti come basi di conoscenza unitamente ad un prompt specializzato (e magari anche delle azioni verso servizi esterni) e si creava (e magari pubblicava sul market) un nuovo assistente con un proprio nome alimentato dalla base di conoscenza messa a disposizione.
Ecco quindi che era possibile creare un proprio ChatGPT o Gemini personalizzato con informazioni specifiche e potenzialmente collegato con i propri servizi.
Ora questo modello viene di fatto ritirato in pochi mesi e chi aveva investito nello sviluppo deve reimmaginare la user experience per i propri utenti in un nuovo mondo in cui non è più l’assistente ad essere personalizzato ma si forniscono nuove capacità all’assistente che possono essere riferite menzionando esplicitamente la skill con la notazione @plugin (in Gemini /skill per ora e in futuro Google ha annunciato la disponibilità della ‘@’ al posto di ‘/’ per la menzione) e di fatto potendo contare sulle sue funzioni per tutto il resto della conversazione.
La personalizzazione dell’AI passa quindi da essere contenitore ad essere contenuto, togliendo da una parte l’identità che solo due anni fa sembrava una buona idea, e dall’altra consentendo un modello che permette la composizione di più skill in una sola conversazione.
Dagli assistenti personalizzati alle competenze componibili
Si tratta di un passaggio centrale che in qualche modo sancisce la fine dell’AI come semplicemente un sistema di chat e diviene un insieme di competenze che estendono la capacità di un modello con conoscenza e potenzialmente invocando azioni se, come nel caso dei Plugins di OpenAI è supportato l’accesso a server MCP.
Plugin e skill prendono il posto di GPTs e Gems
Con un’AI pervasiva e capace di generare codice e testo è più che naturale che esistano skill per supportare la creazione di nuove skill e OpenAI ha fatto lo stesso per lo sviluppo di nuovi Plugin.
Come funzionano le skill riutilizzabili
Per chi non avesse prestato attenzione le skill sono uno standard per la definizione di file (testuali in formato markdown) organizzati in una struttura di directory per avere una sorta di prompt riutilizzabili che l’AI carica autonomamente o esplicitamente per avere istruzioni su come svolgere compiti specifici.
Le skill possono essere utilizzate con molte AI e quindi capirne il funzionamento ed investire nel loro sviluppo è una strategia raccomandabile.
MCP e servizi esterni nei plugin di OpenAI
OpenAI ha poi esteso il concetto di Skill con la capacità di invocare i servizi di un server MCP (Model Context Protocol) al fine di consentire all’AI di eseguire azioni presso sistemi terzi (ovviamente fornendo le opportune autorizzazioni alla comunicazione di dati al sistema esterno), e una delle novità annunciate durante il Dev Day è stato anche il supporto alla nuova specifica degli eventi MCP in modo tale che un evento esterno possa attivare un’azione coordinata dall’AI quando viene notificata.
I Plugin sono quindi di fatto delle skill arricchite con la possibilità di accedere servizi esterni mediante il protocollo MCP.
Ovviamente però alcuni plugin non richiedono l’accesso a servizi esterni e si limitano a fornire le istruzioni e le informazioni necessarie a svolgere un particolare compito: OpenAI prevede quindi che quando si pubblica un Plugin sul market si possa indicare che si tratta di un plugin che fa uso o meno di connessioni esterne.
In assenza di queste ultime il processo di pubblicazione del plugin e la sua fruizione è decisamente più semplice poiché non saranno richieste approvazioni particolari all’utente.
Va però detto che un plugin senza supporto MCP non potrà essere esteso in futuro e sarà necessario pubblicare un nuovo Plugin abilitato al servizio.
Come migrare da GPTs e Gems a un solo plugin
Il passaggio da assistenti personalizzati a competenze che si possono riferire implicitamente o esplicitamente nei prompt diventa quindi sostanzialmente obbligatorio raccogliere i dati utilizzati nella definizione di un GPT o di un Gem (il prompt e i documenti caricati) e trasformarli di fatto in una skill. La conversione può essere effettuata automaticamente ma forse non si tratta dell’approccio migliore.
Una struttura unica per i GPT specializzati
Un’organizzazione può aver sviluppato molti GPT specializzati, ma nel nuovo mondo invocare un plugin o una skill richiede una menzione esplicita, quindi sembrerebbe più opportuno per un’organizzazione registrare un solo plugin e poi descrivere i comportamenti delle varie unità all’interno dell’unica skill menzionando nel file SKILL.md il riferimento ad altri file markdown nella cartella references con le indicazioni necessarie per capire quando caricarli.
Dopo GPTs e Gems, l’AI entra nella fase agentica
I sistemi AI stanno cambiando radicalmente e sempre più spesso le scelte sono disegnate per abbandonare l’interazione chat che la ha caratterizzata negli ultimi quattro anni.
Ora tutto viene preparato perché l’interazione possa essere sia con un umano attraverso una chat che con un agente che in autonomia svolge compiti ricevuti, sperabilmente, da qualcuno. È presumibile che sia uno dei tanti cambiamenti a cui stiamo assistendo per abbandonare il mondo delle chat ed entrare pienamente nel mondo dell’AI agentica promessa da inizio 2025.
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