Aprire una chat, spiegare il contesto, caricare allegati, descrivere il problema nel modo più preciso possibile. Gran parte del dibattito sull’AI si è concentrato lì: sul prompt engineering, ma oggi c’è un problema: questo modo di utilizzare l’intelligenza artificiale sta già diventando vecchio.
Negli ultimi mesi ho iniziato a ripetere spesso una provocazione: “state usando l’AI come nel 2025”. Una frase che all’inizio sembrava paradossale, ma che, con il passare delle settimane, mi sembra sempre più vera.
Nel frattempo, infatti, si stanno sempre più diffondendo strumenti che cambiano completamente il rapporto tra essere umano e intelligenza artificiale. E il punto non è più ottenere risposte migliori, ma costruire un ambiente di lavoro operativo condiviso con l’AI.
È qui che entrano in gioco strumenti come Claude Code, una nuova generazione di sistemi agentici che nasce nel mondo della programmazione ma che potrebbe avere un impatto enorme su tutti i lavori cognitivi. Di questo ho parlato all’AI Week 2026, nel mio speech intitolato “Rivoluzione Claude Code, spiegata ai non programmatori”.
Indice degli argomenti
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 se fosse un interlocutore: facciamo una domanda, riceviamo una risposta, ricominciamo da capo.
Questa è una logica lineare e conversazionale, ma gli ambienti agentici funzionano in modo diverso. Lavorano direttamente sul nostro contesto operativo, non più soltanto sulle conversazioni: possono, ad esempio, leggere le nostre cartelle presenti sul computer, analizzare file, collegare informazioni, aggiornare documenti, comprendere relazioni tra materiali diversi e, soprattutto, costruire memoria nel tempo.
Quest’ultimo è il primo grande cambiamento: non dobbiamo più spiegare tutto da zero ogni volta.
Per anni abbiamo pensato all’AI come a uno strumento da interrogare, adesso iniziamo a vedere sistemi che collaborano con noi in modo continuativo, comprendendo progressivamente il nostro metodo di lavoro.
Questo cambia radicalmente il paradigma, in quanto smettiamo di utilizzare l’AI come un motore di risposte e iniziamo a usarla come una presenza operativa.
Il vero salto è la memoria
Quando si parla di AI, l’attenzione si concentra quasi sempre sulle capacità più visibili, come la generazione di testi, immagini, codice e video, ma il vero salto degli ambienti agentici è un altro: la memoria.
Con una chat tradizionale ogni conversazione riparte quasi da zero. Anche quando esiste uno storico, infatti, il sistema resta limitato a ciò che è contenuto all’interno di quella singola chat.
Negli ambienti agentici, invece, il sistema costruisce progressivamente una comprensione del nostro modo di lavorare: capisce quali file utilizziamo più spesso, quali sono i nostri obiettivi, come prendiamo decisioni, quali preferenze adottiamo quando affrontiamo un task.
Insomma, ogni nostra scelta diventa un segnale, faccio qualche esempio: se modifichiamo un preventivo seguendo sempre una certa logica, quella logica viene memorizzata. Se organizziamo le informazioni sempre nello stesso modo, il sistema lo apprende. Se utilizziamo strutture ricorrenti nelle mail o nei documenti, quelle strutture entrano nella memoria operativa. Questo, a mio avviso, è il salto vero: stiamo utilizzando un sistema che costruisce progressivamente un modello del nostro lavoro, non più soltanto uno strumento che risponde a richieste isolate.
La differenza è enorme, dato che il contesto non si spiega più, ma si costruisce insieme nel tempo.
Uno dei limiti più frustranti delle AI tradizionali, infatti, 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 meccanismo cambia radicalmente, dato che il contesto viene caricato in modo dinamico e il sistema sa dove recuperare le informazioni necessarie perché ha accesso a file, cartelle, materiali e memoria storica.
Se nel nostro computer esiste una cartella chiamata “Clienti”, ad esempio, Claude Code riesce a comprendere la tipologia di materiale che contiene senza bisogno di ulteriori istruzioni. Se stiamo lavorando su un progetto già affrontato in passato, recupera automaticamente lo storico.
In pratica, smettiamo di “istruire” continuamente la macchina e iniziamo a costruire insieme a lei un ecosistema operativo condiviso.
Questo probabilmente è l’aspetto che oggi stiamo sottovalutando di più, perché il cambiamento non riguarda soltanto la tecnologia, ma il modo in cui organizziamo il nostro lavoro ogni giorno.
Claude Code non esegue soltanto: prende iniziativa
C’è poi un altro elemento che rende strumenti come Claude Code profondamente diversi dai chatbot tradizionali: non si limitano a generare output, ma possono agire: hanno infatti accesso al terminale, possono installare applicazioni quando servono, identificano problemi, scrivono codice per risolverli, automatizzano flussi ripetitivi. È una logica, ancora una volta, completamente diversa rispetto alla classica interazione domanda-risposta.
Pensiamo, ad esempio, a una riunione di lavoro: un ambiente agentico può analizzare registrazioni audio e video, produrre automaticamente il recap, individuare task e relativi responsabili, preparare le mail di follow-up, archiviare le decisioni prese e conservarle nella memoria operativa.
Dopo settimane possiamo chiedere a Claude Code: “Ti ricordi quella call con il cliente? Su cosa eravamo rimasti?”
E il sistema sa rispondere perfettamente, perché quelle informazioni fanno ormai parte del contesto permanente del nostro lavoro.
Questo tipo di approccio apre scenari enormi, soprattutto per chi lavora gestendo informazioni, documenti, relazioni e processi cognitivi.
Claude Code non riguarda soltanto gli sviluppatori
Strumenti come Claude Code nascono per programmatori, ma limitarli alla programmazione sarebbe un errore enorme, visto che il loro vero impatto potenziale riguarda tutti i lavori intellettuali. Consulenti, creativi, professionisti, manager, freelance, agenzie, marketer, uffici stampa: chiunque lavori organizzando informazioni e prendendo decisioni potrebbe trovarsi davanti a un cambiamento radicale.
Pensiamo, ad esempio, alla pianificazione quotidiana del lavoro: ogni sera possiamo aggiornare il sistema su ciò che abbiamo fatto — anche tramite note vocali — costruendo così progressivamente una memoria operativa delle nostre attività. Il giorno dopo, l’AI sa già quali task sono aperti, quali priorità esistono, quali attività sono rimaste incomplete. E con il passare delle settimane tutto questo migliora costantemente.
Immaginiamo, in alternativa il follow-up con un cliente: Claude Code è in grado di recuperare automaticamente lo storico, sintetizzare le conversazioni precedenti, preparare una proposta di mail di recap pronta per essere inviata dopo una call e aggiornare la memoria condivisa.
A quel punto l’AI smette di essere un semplice tool da interrogare occasionalmente, diventa una presenza operativa continua, ed è probabilmente qui che stiamo entrando in una nuova fase di utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Il prompt engineering potrebbe diventare secondario
Per anni abbiamo pensato che il futuro del lavoro con l’AI fosse imparare a scrivere prompt sempre più sofisticati, ma forse quella era soltanto una fase intermedia.
Con gli ambienti agentici il valore si sposta altrove: nella costruzione di memoria, processi, contesto e automazioni intelligenti.
Il punto sarà progettare il modo in cui vogliamo lavorare insieme all’intelligenza artificiale, non più soltanto “scrivere il prompt perfetto”.
Questo è un cambiamento molto più profondo di quanto sembri, in quanto a cambiare è il rapporto stesso tra esseri umani, strumenti digitali e lavoro cognitivo.
Negli ultimi anni il dibattito sull’AI si è spesso polarizzato tra entusiasmo cieco e paura catastrofica, ma, come sostengo da tempo, il vero tema non è la tecnologia in sé: è il modo in cui scegliamo di utilizzarla.
Forse tra qualche anno ci renderemo conto che il vero cambiamento dell’intelligenza artificiale non è stato quando abbiamo iniziato a parlarci, ma quando ha iniziato davvero a lavorare con noi.
Tutti questi esempi di utilizzo di Claude Code, e tanti altri ancora, sono approfonditi nel mio tutorial “100 casi d’uso di Claude Code nel lavoro d’ufficio”, scaricabile gratuitamente in pdf.
