Progetti nei Chatbot GenAI: La Funzionalità Semplice che Fa la Differenza

Quando la semplicità incontra l'efficacia nell'Intelligenza Artificiale

Nel panorama in rapida evoluzione dei chatbot di Intelligenza Artificiale generativa, ogni servizio cerca di distinguersi non solo per il large language model (LLM) che utilizza, ma anche per l'ecosistema di funzionalità a corredo che offre. Memoria conversazionale, canvas collaborativi, connettori con servizi esterni, modalità agentiche: la lista delle features si allunga continuamente, promettendo esperienze sempre più sofisticate.

Eppure, tra tutte queste funzionalità avanzate, ce n'è una che, pur nella sua apparente semplicità, si rivela uno degli strumenti più potenti per ottenere risultati di alto livello: i progetti.

Cosa sono i progetti (e perché hanno nomi diversi)

I progetti – chiamati "Gems" in Gemini, "GPTs" in ChatGPT, o "Projects" in Claude – rappresentano una delle funzionalità che la maggioranza dei servizi di chatbot AI ha implementato, anche se con nomenclature diverse. Il concetto di base è semplice: un progetto è un insieme di conversazioni che condividono istruzioni comuni e file di riferimento.

Pensatelo come un workspace dedicato, dove ogni chat può svilupparsi in modo indipendente, ma tutte attingono dallo stesso contesto di base e seguono le stesse linee guida operative.

La potenza della semplicità

Sebbene l'idea sia piuttosto elementare – raggruppare chat correlate con istruzioni condivise – l'uso approfondito e strategico dei progetti permette di raggiungere risultati sorprendentemente sofisticati. La chiave sta nel comprendere che questa semplicità non è una limitazione, ma una caratteristica progettuale che garantisce:

• Facilità di configurazione: niente di complicato da impostare o da mantenere
• Flessibilità d'uso: adattabile a scenari molto diversi tra loro
• Riutilizzabilità: una volta definito un buon setup, funziona per molteplici applicazioni
• Scalabilità: gestisce efficacemente sia progetti semplici che complessi

Due modalità principali di utilizzo

Grazie alle istruzioni e ai file in comune, i progetti si prestano essenzialmente a due approcci complementari:

1. Contesto diverso, istruzioni comuni

In questa modalità, ogni conversazione del progetto tratta un contenuto specifico, ma tutte seguono le stesse linee guida operative.

Esempio pratico: progetto "Content Creation"

• Istruzioni comuni: "sei un esperto content writer che segue lo stile Alpine Blue Learning. Usa il tono professionale ma accessibile definito nella brand guide. Struttura sempre i contenuti con header chiari, paragrafi brevi e esempi concreti."
• File condivisi: brand guide, stile, esempi di articoli precedenti
• Conversazioni separate:
  • Chat 1: Post LinkedIn su prompt engineering
  • Chat 2: Newsletter mensile sui trend AI
  • Chat 3: Case study cliente

Ogni articolo ha il suo contesto e le sue specificità, ma tutti mantengono coerenza stilistica e qualitativa grazie alle istruzioni condivise.

2. Contesto comune, istruzioni diverse

In questa modalità, tutte le conversazioni del progetto condividono lo stesso contesto generale, ma ognuna ha un compito specifico diverso.

Esempio pratico: progetto "Viaggio in Giappone 2025"

• File condivisi: budget disponibile, date del viaggio, preferenze personali, vincoli alimentari
• Conversazioni separate con task specifici:
  • Chat 1: Ricerca e prenotazione voli
  • Chat 2: Selezione e prenotazione pernottamenti
  • Chat 3: Pianificazione itinerario giornaliero
  • Chat 4: Ricerca ristoranti e esperienze culinarie
  • Chat 5: Preparazione documenti e assicurazioni

Ogni chat si concentra su un aspetto specifico, ma tutte hanno accesso al contesto comune, garantendo coerenza nelle decisioni (rispetto del budget, compatibilità con le date, ecc.).

I vantaggi concreti

L'uso sistematico dei progetti porta benefici tangibili:

• Coerenza qualitativa: non devi ripetere le stesse istruzioni in ogni chat. Una volta definito il setup, ogni conversazione mantiene automaticamente gli standard desiderati.
• Efficienza operativa: risparmi tempo prezioso non dovendo ricontestualizzare l'AI ogni volta. Il modello "ricorda" il framework di riferimento.
• Organizzazione mentale: avere workspace dedicati aiuta a mantenere focus e a ritrovare facilmente le conversazioni rilevanti.
• Apprendimento incrementale: puoi raffinare progressivamente le istruzioni comuni, migliorando nel tempo la qualità di tutte le conversazioni del progetto.
• Condivisione facilitata: alcuni servizi permettono di condividere progetti con il team, garantendo che tutti lavorino con gli stessi standard e accedano agli stessi materiali.

Best practices per progetti efficaci

Dalla mia esperienza, ecco alcuni suggerimenti per massimizzare l'efficacia dei progetti:

• Definisci istruzioni chiare e specifiche: non essere generico. Invece di "scrivi in modo professionale", specifica: "usa il tono definito nella Alpine Blue Learning Brand Guide: professionale ma accessibile, con esempi concreti e metafore quando appropriato."
• Carica materiali di riferimento essenziali: non sovraccaricare il progetto di file, ma assicurati che ci siano i documenti chiave: brand guide, template, esempi di qualità, dati di riferimento.
• Struttura per obiettivo, non per argomento: meglio un progetto "Content Marketing Q1 2025" con istruzioni specifiche per quel trimestre, che un generico progetto "Marketing" troppo ampio.
• Rivedi e ottimizza: dopo alcune conversazioni, rileggi le istruzioni comuni. Spesso emerge la necessità di precisazioni o aggiunte che migliorano tutti gli output futuri.
• Sperimenta combinazioni: non limitarti a un solo pattern. Prova sia approcci "contesto diverso/istruzioni comuni" che "contesto comune/istruzioni diverse" per trovare quello più adatto al tuo use case.

Perché i progetti sono la mia funzione preferita

Tra tutte le features avanzate che i servizi AI offrono, i progetti rimangono per me lo strumento più efficace per un motivo fondamentale: massimizzano i risultati con il minimo overhead cognitivo.

Non richiedono configurazioni complesse, non necessitano di integrazioni tecniche, non hanno curve di apprendimento ripide. Eppure, se usati strategicamente, permettono di costruire workflow sofisticati, mantenere standard qualitativi elevati e organizzare il lavoro con l'AI in modo scalabile e professionale.

In un'epoca in cui la complessità tecnologica rischia spesso di sopraffarci, trovare strumenti che combinano semplicità ed efficacia è prezioso. I progetti rappresentano esattamente questo: una feature apparentemente umile che, nelle mani di chi sa usarla bene, diventa uno degli asset più potenti per lavorare con l'Intelligenza Artificiale generativa.

Conclusione

La prossima volta che apri il tuo chatbot AI preferito, prima di iniziare l'ennesima conversazione isolata, fermati un momento. Chiediti: questa chat potrebbe beneficiare di un contesto condiviso? Ci sono istruzioni che vorrei fossero sempre applicate? Ho materiali di riferimento che dovrebbero essere sempre accessibili?

Se la risposta a una di queste domande è sì, probabilmente è il momento di creare un progetto.

La semplicità di configurazione, la flessibilità d'uso e la riutilizzabilità fanno sì che i progetti siano, per me, una delle funzioni più efficaci per ottenere risultati sofisticati e personalizzati nell'interazione con l'AI generativa. Non la feature più appariscente, forse, ma sicuramente una delle più impattanti per chi cerca risultati concreti e scalabili.