Dall’AI come semplice consulente agli agenti che si sfidano tra loro: ecco i 5 livelli per usare l’intelligenza artificiale come strumento decisionale. Decidi sempre tu — ma con molti più input.
Pensa all’ultima decisione importante che hai preso. Hai deciso da solo, nel buio della cameretta? Hai chiamato un amico, sentito un parere, chiesto consiglio a qualcuno di cui ti fidi?
La stragrande maggioranza delle persone decide così — con un mix di intuito, bias cognitivi e pareri di chi ha vicino. Il risultato è spesso accettabile, ma raramente ottimale.
Nel 2026, con tutti gli strumenti di intelligenza artificiale disponibili, ha ancora senso decidere esclusivamente così? Monty ha esplorato la questione in profondità — e ha mappato cinque livelli progressivi per usare l’AI come strumento decisionale. Con una premessa fondamentale: la decisione finale la prendi sempre tu.
La premessa: l’AI aiuta, non decide
Prima di entrare nei livelli, un punto fermo: usare l’AI per decidere meglio non significa delegare le proprie scelte a un algoritmo. Non si tratta di seguire alla lettera ciò che un sistema dice di fare, rinunciando al giudizio personale.
Si tratta di avere più input, più angolazioni, più domande prima di arrivare a una conclusione. È la differenza tra decidere nel vuoto e decidere con un consulente esperto sempre disponibile — o con un intero board.
Il valore non sta nell’automatizzare le decisioni, ma nell’allargare la propria capacità di analisi prima di prenderle.
I 5 livelli per decidere meglio con l’AI
Livello 1 — Chiedi un parere (anche con la versione gratuita)
Il punto di partenza è il più semplice possibile: apri ChatGPT, Claude, Gemini — anche la versione gratuita — e descrivi la situazione in linguaggio naturale. Nessun prompt elaborato, nessuna tecnica speciale.
Esempio: “Un mio cugino mi ha proposto di investire €10.000 nella sua nuova startup. Come ti sembra come idea?”
È meglio di niente? Molto. Al posto di ragionare da soli — con tutti i bias del caso — si ha una voce aggiuntiva, costruita su miliardi di dati, capace di ragionare su costi, ricavi, rischi e benefici in modo logico e distaccato. Non è la soluzione definitiva, ma è già un passo avanti rispetto alla decisione in solitudine.
Livello 2 — Consulta più modelli e mettili in competizione
Diversi modelli AI sono stati addestrati con dati e tecniche diverse — e danno valutazioni diverse sulla stessa situazione. Usarne uno solo è come chiedere il parere di un solo medico senza mai cercare una seconda opinione.
Il secondo livello consiste nel fare la stessa domanda a più modelli in parallelo — ChatGPT, Grok, Claude, Gemini — e confrontare le risposte. Meglio ancora: prendere la risposta del primo e darla in pasto al secondo, chiedendogli di fare un fact-check, di smontarla o di aggiungere angolazioni che mancano.
Il risultato è una visione molto più ricca e sfumata di quella che si otterrebbe da un singolo interlocutore.
Livello 3 — Passa dall’opinione all’analisi strutturata
Chiedere “cosa ne pensi?” è utile. Chiedere un’analisi strutturata è un altro livello.
Il terzo livello significa spostare la conversazione su domande più precise:
- Quali sono i pro e i contro di questa scelta?
- Quali rischi non sto vedendo?
- Cosa succede se lo proietto a 3, 5, 10 anni?
- Qual è la conseguenza non ovvia di questa decisione?
Un esempio concreto: quando si valuta se usare un modello AI più costoso o uno più economico per produrre contenuti, la risposta superficiale è “prendi quello che costa meno”. Ma la domanda giusta è: quali sono le conseguenze sul lungo periodo di abbassare la qualità? Se gli iscritti alla newsletter diminuiscono nel tempo perché i contenuti si deteriorano, il risparmio iniziale diventa un costo molto più alto.
Livello 4 — Dai contesto permanente: l’AI che ti conosce davvero
C’è una differenza enorme tra chiedere un parere a un medico che non ti ha mai visto e chiedere al proprio medico di fiducia con 25 anni di storico. Il secondo non ha bisogno di spiegazioni: ha già il contesto, conosce i tuoi precedenti, sa cosa ha funzionato e cosa no.
Con l’AI si può ottenere lo stesso effetto attraverso il contesto permanente. Strumenti come i Projects di Claude permettono di caricare documenti, file, obiettivi e storico decisionale una sola volta — dopodiché ogni conversazione parte già con tutta quella base di conoscenza attiva.
Il risultato è come avere un consulente che vive in azienda, osserva tutto quello che succede e può darti un parere calibrato sulla tua specifica situazione — non una risposta generica valida per chiunque.
Livello 5 — Gli agenti AI che si sfidano tra loro
Il livello più avanzato non riguarda i chatbot, ma gli agenti AI — sistemi che non solo danno pareri, ma agiscono, analizzano e si confrontano tra loro in modo automatico.
In questo caso si costruiscono dei veri sistemi decisionali: ogni volta che bisogna affrontare una scelta, il sistema chiama automaticamente più modelli con ruoli diversi, raccoglie le loro valutazioni e sintetizza il risultato.
Alcuni esempi pratici di modalità di analisi che si possono codificare:
- First principles: si ragiona dagli assunti di base. Quali premesse diamo per scontate? Sono davvero valide?
- Iterative depth: si esplorano tutte le possibili angolazioni di un problema, in profondità.
- Creative: si cercano approcci fuori dal comune, soluzioni che nessuno ha ancora considerato.
- Red team: un agente ha il compito specifico di smontare la tesi, trovare i punti deboli, portare controprove.
- Council: più agenti con specializzazioni diverse (marketing, finance, prodotto, strategia) discutono tra loro e producono una valutazione collegiale.
Il tutto avviene in automatico, senza dover spostare manualmente informazioni da un modello all’altro. La decisione finale resta umana — ma arriva dopo aver ascoltato un board completo di punti di vista.
Attenzione agli yes man: l’AI va istruita a non essere d’accordo
C’è un problema di default con i modelli AI: tendono ad essere d’accordo con chi li interroga. È il comportamento che li rende piacevoli da usare, ma è esattamente il contrario di ciò che serve per decidere bene.
La soluzione è semplice ma richiede di essere espliciti: istruire il modello a trovare i punti critici, a segnalare i blind spot, a portare visioni alternative anche quando non coincidono con la tesi di partenza. Un buon avvocato del diavolo vale molto di più di un assistente che approva tutto.
Il pessimista rompe spesso le scatole — ma ha spesso ragione. Avere un modello AI programmato per fare quella funzione è uno degli strumenti più utili che esistono per chi deve prendere decisioni importanti.
Conclusione: più input, stessa responsabilità
Usare l’AI per decidere meglio non significa smettere di decidere. Significa decidere con più informazioni, più angolazioni e più consapevolezza di quello che si sta scegliendo — e di cosa potrebbe andare storto.
Si può partire dal livello più semplice — un chatbot gratuito, una domanda in linguaggio naturale — e salire gradualmente verso sistemi più sofisticati, man mano che si acquisisce familiarità con gli strumenti.
Le decisioni vanno allenate. Più si pratica con modelli di ragionamento strutturati, più la qualità delle proprie scelte migliora nel tempo — con o senza AI. Ma con l’AI, il punto di partenza è molto più alto.
Staff Monty
Questo post è stato scritto con l’ausilio dell’AI partendo da un video di Monty