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Ieri sera, preso dall’ansia del futuro incerto e soprattutto del mio amico INPS che dovrebbe garantire la pensione a tutti noi: ho riaperto una cartella di planning finanziario che avevo costruito su Notion il weekend paio di giorni prima. Otto pagine, trenta anni di proiezioni, scenari, decisioni operative. L’avevo fatta generare passo passo con Claude Opus, collegato via MCP, etc etc. Soliti miei prompt precisi, lunghi e curati.

Sulla carta avrebbe dovuto funzionare. Ma se hai letto bene ho scritto: RIaperto.

Non riuscivo ad arrivare in fondo al primo capitolo. Le cifre tornavano, il ragionamento aveva logica, ma suonava esattamente come una risposta di ChatGPT di due anni fa. Triadi di aggettivi ovunque, costruzioni “non è X, è Y” ogni tre frasi, finestre biologiche che si chiudono, metafore tipo “piano Matrioska a sette strati” e “sistema polipo”. Tutto quello che i modelli hanno imparato a fare bene tecnicamente, ma che suona farlocco a un lettore italiano del 2026.

Ho preso una decisione scomoda: riscriverlo tutto. Sì, effettivamente è quello che pensi tu un sacco di volte che dici “sto bruciando il pianeta di token e poi lo devo rifare a manella”. Ma aspetta, leggi questo articolo e ne esci più ricco: fidati. Otto pagine, duecento blocchi Notion. Non per masochismo. Perché un piano di vita a 30 anni che non riesci a rileggere non funziona, non ti porta a decidere, resta un maledetto documento morto in una cartella.

Il processo di riscrittura ha tirato fuori tre cose che mi sembrano interessanti:

I numeri iniziali erano sbagliati. Non sbagliati come errore di calcolo. Sbagliati come “l’AI aveva assunto dati tipici che non erano i dati reali”. Quando ho corretto le basi — netto mensile effettivo, mutuo condiviso, tasso di un finanziamento auto all’8% molto alto, fondo pensione di categoria in valutazione — l’intero quadro finanziario è cambiato. Le priorità operative si sono invertite. Prima di qualsiasi PAC su ETF “va chiusa quella rata auto”, perché è un rendimento garantito che batte qualsiasi portafoglio azionario atteso. Cosa che nella versione originale non era scritta.

Eliminando la retorica motivazionale, le vere domande emergevano. La prima versione chiudeva con sette “domande chiave” intitolate “la domanda madre”, “la domanda mortale”, “la domanda sulla finestra”. Leggendole sembravano scritte da uno speaker TEDx sotto caffeina, NESSUNA OFFESA <3. Riscritte in forma diagnostica sono diventate cose come "le giornate al lavoro sono drenanti?", "hai già vissuto tre mesi senza stipendio prevedibile?", "cosa ha detto il partner la seconda volta che gliene hai parlato?". Meno poetiche, molto più utili.

La versione AI aveva completamente ignorato la scelta di mezzo. Offriva solo il piano A (stare e ottimizzare) e il piano B (uscire e riscrivere). La realtà di quasi chiunque è la scelta C: tenere il lavoro per due anni, costruire un reddito laterale in valuta forte, decidere sui dati reali. Quella è la strada con il miglior rapporto rischio-opzionalità per chi non ha una risposta chiara. La versione originale non la nominava. Il modello era drogato dal pattern narrativo “rompere col sistema” e non vedeva il gradiente in mezzo.

Arrivato alla fine della riscrittura mi sono tenuto una regola per il futuro. La chiamo il test dell’amico. Quando ho davanti un testo generato con l’AI, mi immagino che un collega competente me lo abbia mandato chiedendomi un parere serio. Se dopo tre paragrafi gli risponderei “sembra scritto da ChatGPT”, il testo non è pronto. Si torna indietro. Se serve, si butta e si ricomincia a mano, anche solo scheletro e numeri, e poi si fa iterare l’AI sopra quello scheletro. Non sul vuoto.

L’AI è uno strumento eccezionale di drafting. Come strumento di pensiero finale è opinabile, se non lo guidi nel modo giusto. La distinzione la stanno capendo pochi, e si vede subito nei documenti che leggono male: piani strategici, business plan, brief di prodotto, analisi di mercato che sembrano tutti scritti dallo stesso autore fantasma. Perché in effetti lo sono.

Voi quando un vostro testo vi suona AI-sounding, lo buttate e riscrivete? O lo tenete perché “comunque funziona”?

Ultima cosa: che facciamo con questa pensione? Rispondimi nei commenti o scrivimi in DM!


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Pasquini Damiano

Damiano Pasquini, AI Practitioner & Product Engineer. Vengo dal product design enterprise; oggi costruisco workflow e agenti AI e li porto in produzione dentro le aziende. Quando un'attivita si ripete, ne ricavo uno strumento riusabile.

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