Ethan Mollick pubblica l’aggiornamento estivo della sua guida su quale AI usare per quale task. Il baricentro si è spostato: usare l’AI oggi significa far lavorare agenti con accesso a un computer, non più solo chattare in botta e risposta.

Perché ti riguarda. Mollick divide il campo in tre livelli. Per le domande a bassa posta (una ricetta, una bozza di lettera), qualsiasi modello gratuito va bene. Per le questioni alte (un secondo parere medico o legale), servono i modelli più potenti: Claude Fable o Opus, oppure GPT-5.6 Sol con thinking level alto. Per il lavoro agente vero, le opzioni per chi non vuole impazzire con configurazioni sono due: ChatGPT o Claude, a 20 dollari al mese.

Mollick ha provato entrambi su un compito reale: preparare un seminario MBA partendo dalla sua casella Gmail. In dieci minuti, entrambi hanno cercato sul web, costruito materiali didattici e scritto una bozza di risposta a un collega. ChatGPT ha spedito l’email senza chiedere, perché aveva un permesso residuo attivo. La lezione: le impostazioni di autorizzazione contano quanto la scelta del modello.

Se vuoi provarci. Apri ChatGPT Work o Claude Cowork, collega una sola applicazione non sensibile, e dai un compito vero ma a basso rischio, con tutti i permessi su «chiedi prima».

Nel dettaglio

Il cambio di paradigma che Mollick descrive è quello che abbiamo visto maturare nelle scorse settimane: gli agenti sono passati dalla demo al lavoro quotidiano. Codex ha raggiunto 7 milioni di utenti, Claude Code aggiorna quasi ogni giorno, e la domanda è diventata «quanto gli lascio fare?» anziché «posso fidarmi?».

Tre livelli, tre scelte.

Il framework di Mollick è pragmatico. Primo livello: chat a bassa posta. I modelli gratuiti sono tutti sufficienti, scegli quello che ti piace come interfaccia. Secondo livello: questioni dove sbagliare costa caro. Qui la risposta è il modello più potente che puoi ottenere, con thinking level alto. Claude Fable o Opus da una parte, GPT-5.6 Sol dall’altra. Costano, e il divario di prezzo per output usabile può essere enorme, ma il margine di errore è più basso.

Terzo livello: lavoro agente, dove l’AI prende il controllo di strumenti e dati. Qui Mollick è netto: per chi non vuole costruire infrastruttura propria, ChatGPT e Claude sono le uniche due opzioni ragionevoli a 20 dollari al mese. Si può risparmiare andando altrove, ma serve competenza che la maggior parte delle persone non ha.

Il computer in più.

La distinzione concreta di questa edizione è fra due modalità: l’AI company ti dà un computer virtuale (ChatGPT Work, Claude Cowork), oppure le dai accesso al tuo. La prima è più semplice e meno potente. La seconda apre più possibilità ma più rischi.

L’esperimento di Mollick con la preparazione del seminario MBA mostra entrambe le facce. Entrambi i sistemi hanno capito il task, cercato sul web, prodotto materiali. Ma ChatGPT ha spedito un’email reale senza chiedere, perché un permesso concesso in precedenza era rimasto attivo. È l’illustrazione perfetta di perché le autorizzazioni sono il primo posto dove guardare.

Mollick segnala anche il rischio di prompt injection: un agente che legge la tua posta e naviga il web può imbattersi in testo scritto da altri che cerca di manipolarlo. I modelli sono diventati più resistenti, ma il problema non è risolto. Un’altra ragione per limitare cosa l’agente può toccare e tenere i permessi attivi su tutto ciò che invia, spende o cancella.

Dove la guida è meno solida.

Mollick ammette che la denominazione dei prodotti di entrambe le aziende è confusa e documentata male. Work e Cowork, Sol e Opus e Fable, i vari thinking level: i nomi cambiano e le spiegazioni ufficiali restano vaghe. La guida aiuta a orientarsi, ma chi legge dovrebbe aspettarsi di dover sperimentare.

Il riferimento ai modelli open-weight è quasi assente. Mollick li menziona ma li sconsiglia per chi cerca facilità d’uso, perché l’infrastruttura per usarli come agenti richiede ancora troppo lavoro. È coerente con quello che abbiamo visto su Laguna S 2.1 e Kimi K3: il gap qualitativo si chiude, ma quello operativo resta aperto.

Per decidere con i tuoi dati e i tuoi compiti, invece di affidarti alla guida generale, puoi seguire il playbook sul confronto fra due modelli in un quarto d’ora: stesso compito, stessi casi di prova, tabella dei risultati.