Google trasforma gli ebook acquistati in fonti interrogabili dall’IA: con Expert Intelligence, Gemini Notebook può collegare libri, documenti personali e altre informazioni nello stesso ambiente.
Google amplia Gemini Notebook con Expert Intelligence, un’iniziativa che consente di utilizzare come fonti alcuni ebook acquistati su Google Play Libri, interrogandone i contenuti e combinandoli con documenti e informazioni personali.
La funzione permette anche di trasformare le conoscenze dei libri in riassunti audio, infografiche, quiz e materiali applicabili a situazioni concrete.
Secondo quanto riportato, il lancio coinvolge oltre 100.000 titoli, diversi grandi editori e più di 15 autori, mentre specifici controlli limitano l’accesso ai contenuti dei libri agli utenti che ne possiedono una copia idonea.
Google punta così a integrare nell’IA fonti specialistiche e autorevoli senza separarle dal modello di acquisto e dai diritti degli editori.
In prospettiva, Expert Intelligence potrebbe estendersi a libri di testo, report di ricerca e abbonamenti di terze parti, arrivando anche nell’app Gemini e nella AI Mode della Ricerca.
Se vuoi saperne di più su Gemini, Gemini Notebook (ex NotebookLM) e le altre piattaforme AI di Google non lasciarti sfuggire il nuovo titolo della collana “for Dummies”.
Perché le differenze tra le applicazioni di intelligenza artificiale contano meno di quanto pensiamo (e cosa conta davvero)
Quando si parla di ChatGPT, Claude, Grok, Gemini o delle interfacce locali come LM Studio e Ollama, la domanda che torna più spesso è: «Quale è meglio?». La risposta più onesta, e anche la più interessante, è che per il compito di base — prendere un input e generare una risposta — le differenze sono minori di quanto si pensi. “Sotto il cofano”, quasi tutte queste applicazioni fanno sostanzialmente la stessa cosa: mandano un prompt a un modello e restituiscono i token generati. L’inferenza, in sé, non è magica né particolarmente diversa da un sistema all’altro. Quello che cambia è tutto il resto.
La macchina
Il modello (i suoi parametri, l’architettura, i dati di training, il tipo di allineamento) è solo il motore. Intorno c’è un’intera macchina:
– la dimensione e la gestione del contesto – la capacità di usare strumenti (ricerca, codice, API) – la multimodalità (testo, immagini, audio, video) – l’infrastruttura (velocità, costo, affidabilità) – l’interfaccia e le funzioni di supporto (memoria, progetti, personalizzazione)
Due modelli con parametri simili possono dare esperienze completamente diverse a seconda di come è costruita questa “macchina”.
Il pilota
Ma c’è un elemento che spesso viene dimenticato nella metafora: il guidatore.
Lo stesso identico modello, sulla stessa piattaforma, produce risultati drasticamente diversi a seconda di chi lo usa. La capacità di strutturare il ragionamento, di decomporre i problemi, di iterare in modo intelligente, di conoscere i limiti dello strumento e di valutarne criticamente gli output fa una differenza enorme.
Come la fa, naturalmente, la competenza nel settore specifico è l’esperienza pregressa nel “dominio”.
E questo non vale solo per il testo.
Con la generazione di immagini, video e audio il divario tra un utente mediocre e uno bravo tende ad allargarsi, non a ridursi. Un prompt vago produce risultati mediocri. Un prompt preciso, gerarchico, consapevole dei meccanismi del modello e accompagnato da un processo di raffinamento intelligente può portare a risultati di un altro livello — anche partendo dallo stesso motore.
La conclusione “scomoda”
Più i modelli diventano potenti e flessibili, più il fattore umano torna a essere decisivo. Non nel senso romantico del “l’AI non sostituirà mai la creatività”, ma in un senso molto più pragmatico: la qualità dell’output dipende sempre di più dalla qualità dell’interazione.
Il motore conta. La macchina conta. Ma senza un pilota capace, anche un’auto di Formula 1 resta ferma ai box.
Da diversi anni mi impegno a formare, con libri e formazione, dei “bravi piloti”.
Testi specifici dedicati alle singole piattaforme (ChatGPT, Gemini), ai diversi ambiti (Didattica, Comunicazione, Grafica) e ovviamente al prompt design/engineering e all’uso “locale” dell’AI.
Se vuoi diventare un bravo pilota e farti assistere sempre meglio dall’AI nell’ambito (o negli ambiti) di tuo interesse, non hai che andare in libreria (fisica o virtuale), scegliere e cominciare.
Un AirTag nascosto in un libro raro ha seguito il volume fino a un reparto Amazon dove i libri vengono smontati e scansionati. L’indagine riapre il nodo della corsa ai dati originali nell’era dell’IA.
Un’indagine di 404 Media ha seguito con un AirTag un libro raro acquistato insieme a centinaia di altri volumi, scoprendo che il localizzatore è arrivato in un magazzino Amazon di Las Vegas.
Secondo le testimonianze raccolte, nel reparto VGT3 i libri vengono identificati tramite codice a barre o ISBN, privati della rilegatura, tagliati e trasformati in fogli da passare rapidamente negli scanner, mentre ciò che resta viene eliminato.
Amazon afferma di acquistare libri attraverso canali commerciali per «sviluppare e migliorare» prodotti e servizi, senza specificare se il materiale digitalizzato venga utilizzato per addestrare modelli di IA.
L’interesse per testi cartacei mai digitalizzati sarebbe particolarmente rilevante perché offre materiale originale scritto da esseri umani, in un momento in cui una quota crescente dei contenuti online può essere generata dall’IA.
Tra i librai cresce così il timore che acquisti anonimi e sistematici possano sottrarre alla circolazione opere rare non tanto per il loro valore economico, quanto per quello storico, culturale e intellettuale.
Una ricerca condotta da Amazon attraverso il servizio Kindle evidenzia come le abitudini di lettura digitale in Italia stiano diventando sempre più discontinue e frammentate. Sebbene il 53% del campione legga ebook ogni giorno e il 97% almeno una volta a settimana, distrazioni, interruzioni e affaticamento visivo compromettono la continuità della lettura, causando in media sei minuti persi per sessione nel recupero della concentrazione. Il 25% dei lettori dichiara inoltre di aver abbandonato libri apprezzati perché troppo impegnativi da seguire in un contesto di attenzione dispersa. Cresce così la preferenza per sessioni di lettura brevi distribuite durante la giornata e per strumenti di personalizzazione dell’esperienza digitale, particolarmente richiesti dalla Gen Z. Secondo la ricerca, le funzionalità adattive degli ebook possono rendere la lettura meno faticosa, più piacevole e più frequente, segnalando un cambiamento strutturale nel rapporto tra tecnologia, concentrazione e consumo culturale.
Non è la solita collezione di prompt, ovviamente. L’ho pensato come un percorso graduale dal prompt al meta-prompt, e da questo ai framework.
Un manuale “sempreverde” che vi aiuterà a interrogare l’AI generativa nel modo più efficace, ottenendo risultati che neanche immaginavate, indipendentemente dal chatbot e dal modello che state utilizzando.
Come per gli altri miei manuali sull’AI, anche in questo caso saranno disponibili contenuti extra a supporto di quelli del libro, e ovviamente il testo dei prompt “fondamentali”, dei meta-prompt e dei prompt-framework insieme alle istruzioni per sviluppare chatbot personalizzati (GPT, Gem o simili) che vi aiuteranno ad automatizzare ogni compito.
Grazie di cuore come sempre a Hoepli Editore e al suo imbattibile team per aver reso possibile la pubblicazione di questa nuova, fantastica guida!
