Qualche giorno fa mi sono imbattuto in uno studio del MIT Media Lab che mi ha fatto venire un dubbio piuttosto scomodo. Kosmyna e colleghi hanno misurato l’attività cerebrale di 54 partecipanti mentre scrivevano saggi: chi con ChatGPT, chi con un motore di ricerca, chi solo con la propria testa. Il risultato? Il gruppo che usava LLM mostrava una connettività neurale fino al 55% inferiore rispetto al gruppo brain-only. E la cosa più inquietante: l’83% dei partecipanti LLM non riusciva a citare dai propri saggi appena scritti. Testi che avevano “prodotto” cinque minuti prima (non li riconoscevano come propri).
Ora, il paper è un preprint, non ancora peer-reviewed, campione ridotto, contesto geografico ristretto, un solo tipo di task. Gli autori stessi chiedono di non usare termini come “brain rot” o “dumb”. Ma il dato grezzo rimane lì e la domanda che mi sono fatto è quella che probabilmente vi state facendo anche voi: sto diventando più stupido?
La distinzione che conta: non SE, ma COME
La risposta breve è: dipende da ciò che fate voi nel processo.
E questa non è una risposta evasiva; è supportata da dati. Gerlich, in uno studio pubblicato su Societies (MDPI, 2025) su 669 partecipanti, ha trovato una correlazione negativa significativa tra uso dell’AI e pensiero critico. Il cognitive offloading (delegare il ragionamento allo strumento) è il meccanismo che spiega la relazione. Fin qui, cattive notizie.
Ma lo stesso Gerlich ha poi pubblicato un secondo studio, a ottobre 2025, su 150 partecipanti suddivisi in quattro condizioni: solo umano, solo AI, AI non guidato, AI con structured prompting. Il gruppo che usava AI con prompting strutturato non solo ha ottenuto punteggi di reasoning significativamente più alti rispetto agli altri, ma ha anche riportato un maggiore sforzo cognitivo percepito. Non meno, di più.
E Microsoft Research, in uno studio su 319 knowledge worker presentato a CHI 2025, ha individuato qualcosa di ancora più interessante: la variabile predittiva non era l’uso dello strumento, ma la relazione soggettiva con esso. Alta fiducia nell’AI ? meno pensiero critico. Alta fiducia in sé stessi ? maggiore pensiero critico.
Il problema, in altre parole, non è lo strumento. È il design dell’interazione con lo strumento.
Il master prompt come hack cognitivo
Qui entra in gioco quello che chiamo il “master prompt di progetto”, cioè ciò che altri potrebbero semplicemente chiamare: impostare bene le regole del gioco prima di giocare.
Per questo blog ho un prompt di progetto che definisce il mio TOV, le strutture narrative che uso, i temi ricorrenti, le cose da evitare. È una specie di contratto con me stesso su come voglio che proceda la collaborazione. Ma la versione che uso adesso ha qualcosa in più rispetto a un anno fa: un workflow anti-offloading cognitivo.
L’idea è nata da una domanda scomoda che mi sono posto a voce alta (letteralmente nella chat) dopo aver prodotto qualche numero della mia newsletter Sustainable ITC: sto creando slop? Sto riducendo la mia capacità di ragionare?
La risposta onesta era: forse. Dipende da cosa faccio io nel processo.
Quindi ho ridisegnato il processo. La modifica principale si chiama Fase 0 ed è bloccante: prima che Claude faccia qualsiasi sviluppo, scrivo io (in 100-150 parole grezze, non pubblicabili) la tesi centrale, le tensioni che voglio esplorare, la conclusione provvisoria e le domande aperte. La struttura argomentativa deve esistere nella mia testa prima che nella sua.
### FASE 0 — Scheletro argomentativo (OBBLIGATORIA — Claude non procede senza)
Prima che Claude faccia qualsiasi sviluppo, scrivi in 100-150 parole grezze:
- La tesi centrale dell'articolo (una frase)
- Le 2-3 tensioni o contraddizioni da esplorare
- La conclusione a cui pensi di arrivare
- Eventuali domande aperte ancora irrisolte
Non deve essere testo pubblicabile. Può essere frammentato, in italiano
approssimativo, con punti elenco. L'obiettivo è che la struttura argomentativa
esista nella tua testa prima che esista nella mia.
Claude chiede esplicitamente questo input e non procede finché non lo riceve.Claude non procederà finché non avrò completato queste attività.
Poi dall’altra parte del processo, dopo la bozza, prima di toccare qualsiasi virgola, faccio eseguire una serie di sfide argomentative.
### FASE 4 — Sfida argomentativa (OBBLIGATORIA — prima di qualsiasi revisione)
Claude presenta 2-3 domande critiche sulla bozza. Non errori fattuali —
tensioni argomentative, assunzioni non giustificate, implicazioni non esplorate.
Le domande devono essere scomode. Esempi:
- "Hai affermato X, ma la fonte Y mostra Z che va in direzione opposta.
Come risolvi questa tensione?"
- "La soluzione che proponi richiede condizione A, ma non hai argomentato
perché A sia realistica per il tuo lettore tipo."
Francesco risponde a queste domande, anche brevemente, anche informalmente.
Solo dopo si procede con revisioni stilistiche.
Sembra banale, ma non lo è. Primo perché bypassa la mia cronica voglia di delegare ad altri, e poi perché è la differenza tra usare l’AI come amplificatore del mio pensiero e non come sostituto di esso.
Detto questo, sarei disonesto se non ammettessi il limite di questa affermazione: non posso dimostrare che la Fase 0 sia causalmente responsabile della differenza (e se leggete questo blog, sapete che la causalità non significa correlazione). Forse sono semplicemente abituato a mettere in discussione ogni mia scelta, e questa predisposizione esisterebbe indipendentemente dal workflow (per poi agire di impulso comunque, ma questa è un’altra storia). La causalità in questo tipo di esperimenti è difficile da isolare, come ammette anche Gerlich. Quello che posso dire è che il design intenzionale del processo mi rende più consapevole di dove sto usando il mio ragionamento e che questa consapevolezza, da sola, già vale qualcosa.
Il paradosso in atto: chi ha portato cosa
Arriviamo al cortocircuito promesso.
Questo articolo è stato scritto usando il workflow che descrive. E questo crea una situazione meta che vale la pena esplicitare, perché dimostra qualcosa di concreto.
La Fase 0 di questo articolo l’ho scritta io: la tesi (il master prompt come strumento per aumentare le connessioni cognitive, non ridurle), le tensioni (sto diventando più stupido vs. sto aumentando le potenzialità), la conclusione provvisoria aperta, le domande irrisolte. Tutto mio.
Il paper del MIT l’ho portato io. Era già nella mia testa: l’avevo letto giorni fa. È stato il trigger della riflessione. La connessione con il concetto di Sistema 1 / Sistema 2 di Kahneman l’ho portata io. La connessione con la PNL (il fatto che un sistema di reward ben progettato può potenziare o inibire comportamenti, che vale tanto nelle tecniche di vendita quanto nella comunicazione non violenta) l’ho portata io. Era conoscenza pregressa che il processo di costruzione di questo articolo ha fatto emergere e collegare.
Claude ha portato i rinforzi: le quattro fonti di ricerca della Fase 2. Quelle non le avevo. Le ho lette negli abstract per validarne l’uso su un fronte concettuale; ed è esattamente questo il punto. Non le avrei mai cercate, perché non sapevo che esistessero. Gerlich 2025 sullo structured prompting che inverte l’effetto, lo studio Microsoft sui knowledge worker: erano unknown-unknown, resi accessibili dal corpus dell’LLM attraverso uno strumento dialogico invece che un motore di ricerca.
La serendipità degli unknown-unknown
C’è un aspetto di questo processo che trovo genuinamente interessante e che comunico ai miei clienti quando parliamo di AI: la capacità di far emergere ciò che non sai di non sapere.
Quando cerco su Google, so già cosa cerco. Quando dialogo con un LLM in un contesto ben strutturato, il corpus del modello può portare in superficie connessioni che io non avrei cercato, perché non sapevo che esistessero. Non è magia: è l’accesso a un vastissimo patrimonio informativo tramite uno strumento dialogico, anziché uno di ricerca.
La differenza con il cognitive offloading passivo è sottile ma cruciale: perché funzioni come amplificatore e non come sostituto, devo portare io la domanda giusta, il contesto giusto, il ragionamento iniziale abbozzato. La Fase 0 del workflow è esattamente questo: mi costringe ad avere una tesi prima di poter accedere al corpus.
Senza Fase 0, rischio di delegare anche la costruzione della domanda. E a quel punto sì, starei diventando più stupido.
La morale: un cantiere aperto
Non ho una conclusione certa. Ve l’avevo detto e lo confermo.
Ma c’è una cosa che posso affermare con onestà: fare hacking su di me stesso è una pratica che sto continuando a sviluppare, e l’uso del prompting socratico è stato solo il primo passo del sistema. Non l’arrivo, ma il punto di partenza. Ogni iterazione del workflow (ogni volta che la Fase 0 mi costringe a scrivere la tesi prima che esista una bozza, ogni volta che la sfida argomentativa mi fa trovare un buco nel ragionamento) è un’occasione per capire meglio come funziona la mia testa quando collabora con una macchina.
Il master prompt non è uno strumento editoriale. È un design dell’interazione cognitiva. Definisce chi fa cosa nel processo; quella distinzione è tutto.
Se state usando l’AI per produrre contenuti o pensieri, la domanda che vi invito a farvi non è “quanto uso l’AI?” ma “cosa faccio io, specificamente, che l’AI non può fare al posto mio in questo processo?“
Se avete una risposta chiara, state usando lo strumento correttamente. Se fate fatica a rispondere, forse è il momento di aggiornare il vostro master prompt.
Il mio è in lavorazione. Come questo articolo.
Riferimenti: Kosmyna et al., MIT Media Lab, arXiv:2506.08872, 2025 · Gerlich, Societies, MDPI, 15(1), 2025 · Gerlich, Data, MDPI, 10(11):172, 2025 · Lee et al., CHI 2025, Microsoft Research