I GPT personalizzati non sono una novità, e non lo sono da tempo. Sono stati annunciati più di un anno fa, hanno avuto il loro momento di entusiasmo, i tutorial, le guide “in cinque minuti”, lo store dedicato. Se volessi parlarne come dell’ultima rivoluzione tecnologica, sarei semplicemente in ritardo.
E allora perché fermarsi ora?
Perché mi sembra che sia cambiato il modo in cui li guardiamo. All’inizio l’AI generativa era una conversazione continua, quasi un esperimento aperto. Entravi, chiedevi, ottenevi una risposta. Ogni scambio era indipendente dal precedente. C’era qualcosa di spontaneo, a volte persino disordinato. Non dovevi decidere troppo: bastava interagire.
Poi, quasi senza accorgercene, abbiamo iniziato a cercare stabilità. Abbiamo scritto prompt sempre più lunghi, salvato versioni che “funzionavano”, costruito piccoli rituali operativi. Volevamo che lo strumento fosse meno imprevedibile, più allineato al nostro modo di lavorare. I GPT personalizzati sono nati dentro questa esigenza.
Non aggiungono intelligenza ma aggiungono continuità. Quando ne configuri uno, stai facendo qualcosa di molto semplice e molto serio allo stesso tempo: stai dicendo “questa è la cornice entro cui voglio che tu ragioni”. Stai scegliendo un tono, un livello di profondità, un modo di argomentare. Stai trasformando una serie di scambi occasionali in qualcosa di strutturato e duraturo.
E qui la questione smette di essere tecnica.
Configurare un GPT significa, in fondo, prendere una decisione su di te. Quali sono i tuoi criteri? Cosa consideri importante? Quanto spazio dai alla cautela, all’esplorazione, al dubbio? Quando queste scelte vengono scritte nero su bianco dentro una configurazione, diventano visibili. E soprattutto diventano ripetibili.
È questo che trovo interessante oggi. Non la funzione in sé, ma il fatto che stiamo iniziando a trattare il nostro modo di pensare come qualcosa che può essere salvato, riutilizzato, distribuito. Non solo espresso, ma formalizzato.
C’è un lato positivo, evidente. Mettere ordine nel proprio metodo costringe a capirlo meglio. Spiegare a un sistema come vuoi che ragioni ti obbliga a chiarire le tue priorità. È un esercizio quasi spietato di coerenza.
Ma c’è anche un lato più sottile. Ogni volta che rendi stabile qualcosa, lo rendi meno mobile. Ogni volta che trasformi un metodo in configurazione, rischi di affezionarti a quella versione di te. L’evoluzione personale, però, passa anche dal cambiare idea, dallo spostare i confini, dal contraddirsi.
Forse è per questo che parlarne ora ha senso. Non perché sia uscito qualcosa di nuovo, ma perché stiamo entrando in una fase diversa: meno esplorativa, più strutturata. Stiamo passando dall’usare l’AI al progettarla secondo il nostro perimetro professionale.
Non è una rivoluzione rumorosa. È un cambiamento silenzioso.
Ogni GPT personalizzato è una piccola architettura del nostro modo di lavorare. Dentro ci sono le nostre preferenze, i nostri limiti, le nostre abitudini. È una forma di delega, sì, ma anche una forma di esposizione.
Forse la domanda non è se sia il momento giusto per parlarne.
La domanda è se siamo consapevoli di cosa stiamo facendo quando decidiamo quale parte di noi merita di diventare stabile.