Riusare contesto con i progetti

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Riepilogo in 30 secondi

Le chat con l’IA non si ricordano niente fra una conversazione e l’altra. Per task ricorrenti (status settimanale, newsletter del lunedì, brief al cliente del giovedì) ricaricare il contesto ogni volta è una tassa nascosta che paghi a ogni nuova chat.
Tutte le piattaforme principali risolvono lo stesso problema con lo stesso meccanismo, sotto tre nomi diversi: Claude Projects, ChatGPT Custom GPTs, Gemini Gems. Carichi una volta, riusi sempre.
Tre ingredienti da metterci dentro: istruzioni persistenti (chi sei, come l’IA deve comportarsi), file di conoscenza (PDF, documenti, listini, brand guideline), esempi (un paio di output buoni del passato come “fai così”).
Quando vale la pena: ti accorgi che stai ricaricando lo stesso contesto a ogni nuova chat, oppure stai facendo lo stesso tipo di task almeno una volta a settimana. Sotto questa soglia, una chat fresca è più rapida.
Tre cose da non metterci dentro: dati personali sensibili (clienti, credenziali, contratti riservati su un account consumer), istruzioni in conflitto fra loro (l’IA segue l’ultima e ti sembra “non capisca”), troppi file (più ne aggiungi più diluisci il segnale).

Ogni lunedì mattina ti siedi e devi mettere insieme lo status report settimanale del team. Ogni giovedì scrivi una newsletter ai clienti con tre novità della settimana. Una volta al mese prepari un brief per il consiglio nello stesso formato di quello del mese prima. In tutti i casi sai esattamente cosa serve all’IA per aiutarti: il tono dell’azienda, i nomi delle persone del team, il modello di documento, i tre file di riferimento, e cosa non scrivere mai.

Il problema è che ogni nuova chat con l’IA parte da zero. Lei non sa chi sei, non ricorda la chat di lunedì scorso, non sa che il tono va sempre asciutto e mai entusiastico, non ha mai visto il tuo file con i nomi dei prodotti. Tu finisci a ricaricare lo stesso contesto a ogni nuova conversazione. Sei minuti di setup, dieci minuti di lavoro vero. Sui task ricorrenti, è una tassa nascosta che paghi tutte le settimane e che non vedi finché qualcuno non te la fa vedere.

Le tre piattaforme maggiori hanno risolto questo problema con lo stesso meccanismo, sotto tre nomi diversi. Su Claude si chiamano Projects. Su ChatGPT si chiamano Custom GPTs. Su Gemini si chiamano Gems. La logica è identica: crei un “contenitore” persistente, ci metti dentro istruzioni e file, e ogni chat che apri dentro quel contenitore eredita tutto quel contesto senza che tu debba ricaricarlo.

Differenza con Iterare la conversazione del Modulo 2: lì il contesto vive dentro una chat (la memoria della conversazione). Qui il contesto vive prima della chat e si applica a tutte le chat che apri in quel progetto. Sono due livelli diversi: il contesto della singola conversazione resta come l’hai imparato, sopra ci aggiungi un contesto persistente che non devi ricaricare.

I tre nomi della stessa cosa

Piattaforma	Nome	Disponibilità	Punto di forza
Claude	Projects	Da Pro in su	File di conoscenza generosi (decine di documenti, finestra di contesto ampia)
ChatGPT	Custom GPTs	Da Plus in su (creazione); free per usarli	Marketplace di GPT pubblici, integrazioni esterne (“Actions”)
Gemini	Gems	Free	Più semplice, integrato con Workspace; al consumer non si caricano file di knowledge

Le differenze pratiche per un knowledge worker:

Claude Projects è il più forte sui file di conoscenza: carichi documenti lunghi (manuali, listini, brand book, archivi di output passati) e Claude li tiene a portata di chat. Buona scelta se il tuo lavoro ricorrente ruota attorno a documenti.
ChatGPT Custom GPTs è il più granulare e l’unico che permette di pubblicarli (puoi condividere un Custom GPT con il tuo team o usare quelli pubblici). Ha anche le Actions, che permettono al GPT di chiamare API esterne (per esempio un sistema interno o uno strumento di terze parti). Per un knowledge worker non-developer, le Actions sono spesso eccesso; per chi lavora in team con un minimo di IT, sono la differenza che fa scegliere ChatGPT. Su ChatGPT c’è una distinzione importante: creare un Custom GPT richiede un piano Plus o superiore, ma usarne uno pubblicato da altri si può anche con account Free. Se non paghi e ti basta un set di GPT pubblici utili, è una porta d’ingresso al concetto.
Gemini Gems è il più semplice e l’unico gratuito al livello consumer, ma sul piano free non si caricano file di knowledge. Buona porta d’ingresso al concetto se non paghi nessun abbonamento; meno potente per chi ha bisogno di un knowledge base persistente.

In pratica: se paghi già uno dei tre, usa quello. Il pattern di lavoro che vedi in questa lezione funziona su tutti e tre, e i casi dove l’IA “sbaglia piattaforma” sono pochi e specifici. La domanda da farsi non è “qual è la piattaforma migliore?”, è “quale ho già aperta dieci volte alla settimana?”.

Cosa metterci dentro: tre ingredienti

Pensa al tuo progetto come a un mini-collega virtuale che prepari una volta. Tre cose lo rendono utile.

1. Istruzioni persistenti

Il “carattere” del progetto. Chi sei, cosa fai, come l’IA deve comportarsi quando le parli dentro questo progetto. È il campo che su Claude si chiama “Project instructions”, su ChatGPT “Instructions” del Custom GPT, su Gemini “Instructions” della Gem.

Cosa scrivere bene qui:

Sono [ruolo] in un’azienda di [settore], dimensione [PMI / grande], lingua di lavoro italiano. Quando ti chiedo qualcosa dentro questo progetto, comportati così: tono asciutto, niente entusiasmo, niente preamboli generosi. Se ti chiedo un testo, dammi due varianti diverse, non una. Se ti faccio una domanda fattuale, prima rispondi, poi dimmi su cosa stai basando la risposta. Termini da non usare mai: “soluzioni”, “sinergia”, “ecosistema”. Termini che vanno bene: “scelta”, “compromesso”, “pratica”.

Tre regole pratiche per le istruzioni:

Scrivile come parli. Non un bando di gara, non un prompt da palco. Frasi brevi e dirette, perché l’IA le applica meglio se le capisce al volo.
Concentrati su quello che NON deve fare. Le IA tendono a default ottimistici e generosi: la metà del valore di istruzioni persistenti è elencare i comportamenti da evitare (vietato il preambolo, vietata la chiusura riassuntiva, vietato il passivo impersonale).
Tieni il file delle istruzioni breve. Una pagina è abbondante. Se diventa lungo, è il segnale che stai riempiendo il progetto di cose che dovrebbero stare nei file di knowledge o negli esempi.

Cosa succede se nel singolo turno chiedi qualcosa che va contro le istruzioni del progetto? In genere l’IA segue la richiesta del turno quando questa è esplicita, e tiene le istruzioni del progetto come default per tutto il resto. Esempio: il progetto dice “niente preamboli, niente chiusure riassuntive”; in un singolo turno scrivi “questa volta dammi un’apertura amichevole di una riga, è una mail di saluti”. L’IA fa l’apertura amichevole. Se invece dimentichi di esplicitarlo, riapplica le regole del progetto. Funziona come un sopra-strato: il progetto imposta il default, il singolo turno può deviare per quell’occasione. Se ti accorgi che l’IA “non rispetta” il progetto in modo sistematico, leggi cosa hai scritto nel turno: nove volte su dieci hai dato una richiesta che, letta con cura, contraddiceva le istruzioni del progetto senza che te ne accorgessi.

2. File di knowledge

I documenti di riferimento che l’IA può consultare quando risponde. Non è memoria, è una libreria a cui ha accesso, e i pezzi rilevanti vengono ripescati al momento della domanda specifica. Per questo conta più la qualità di selezione dei file che la quantità.

Sui formati: PDF, Word, testo semplice, Markdown, fogli di calcolo passano tutti. PDF e Markdown sono i due formati più affidabili, perché conservano struttura (titoli, sezioni) senza appesantirla con metadata grafici. Documenti scansionati (PDF immagine non OCR) e screenshot funzionano peggio: caricali solo se non hai alternative.

Cosa caricare:

Documenti del dominio: manuali di prodotto, listini, policy interne pubbliche, FAQ.
Materiale di stile: brand guideline, esempi della tua voce di scrittura, glossario aziendale, checklist di controllo qualità.
Output buoni del passato: tre o quattro versioni finalizzate di documenti che vorrai produrre in futuro (vecchie newsletter, vecchi brief, vecchi report). L’IA li usa come riferimento di forma e tono.

Cosa NON caricare:

Tutta la cartella aziendale “tanto male non fa”: più file carichi più diluisci la rilevanza di ogni singolo file. Su Claude e ChatGPT il limite di contesto è ampio, ma non infinito; soprattutto non infinitamente utile. La ragione meccanica: quando rispondi a una domanda specifica, l’IA cerca fra i file caricati e usa solo i pezzi rilevanti. Più file ci sono, più aumenta la probabilità che peschi un pezzo simile ma sbagliato (un vecchio glossario invece del nuovo, un esempio fuori contesto invece di quello giusto). Tre o cinque file mirati battono trenta file generici, anche se il trentesimo “tecnicamente” entrerebbe.
Documenti riservati: dati clienti con nomi e fatturati, contratti, dati sanitari, documenti coperti da NDA. Su un account consumer (Plus, Pro, Free) i file caricati possono finire nei sistemi del fornitore. Per quel tipo di materiale serve un piano business o, meglio, non caricarlo affatto. Le regole di Lavorare con dati e tabelle valgono qui anche con più forza, perché il file resta nel progetto, non solo in una chat.

3. Esempi

Tre o quattro output del passato fatti bene, possibilmente diversi fra loro per tipo. “Una newsletter andata bene”, “un brief al consiglio andato bene”, “una mail di no elegante andata bene”. Servono all’IA per capire cosa intendi tu per buono, che è quasi sempre più specifico di quello che le istruzioni testuali riescono a dirle.

Gli esempi possono stare nei file di knowledge o, su ChatGPT e Claude, dentro le istruzioni stesse come blocchi di testo. Se le istruzioni cominciano a diventare lunghe, è il segnale di spostarli nei file.

Quando vale la pena fare un progetto

Tre criteri pratici, da soddisfare almeno due su tre.

Ricorrenza: stai facendo questo tipo di task almeno una volta a settimana, oppure più volte al mese in modo prevedibile. Sotto la soglia, una chat fresca con tutto il contesto incollato è più rapida.
Contesto stabile: il “contenitore” che vorresti precaricare cambia poco. Una brand voice, una struttura di report, un team con cinque nomi. Se il contesto cambia ogni settimana, il progetto invecchia velocemente e finisci a manutenerlo invece che usarlo.
Più di una persona o più di un canale: vuoi che il risultato sia coerente fra te e un collega, o fra il lunedì e il giovedì. Un progetto condiviso (su ChatGPT pubblicabile come Custom GPT, su Claude come Project di team se hai un piano team) garantisce il “tono unico” per tutti.

Se zero o uno di questi tre criteri è soddisfatto, è probabile che tu stia complicando troppo. Una buona chat con un buon prompt resta lo strumento più rapido per i task una tantum.

Un esempio concreto

Ogni giovedì scrivi una newsletter ai clienti dello studio. Il formato è: una sezione “tre novità della settimana”, una sezione “il consiglio dello studio” da 200 parole, una sezione “cosa stiamo leggendo”. Il tono dello studio è asciutto, non promozionale, e i clienti sono mediamente manager esperti del settore.

Setup del progetto (lo fai una volta, dura mesi).

Istruzioni:

Sono partner di uno studio di consulenza in [settore]. Tono dello studio: asciutto, da pari a pari con i clienti (manager esperti, non principianti), niente vendite. Quando ti chiedo di lavorare alla newsletter del giovedì, struttura sempre in tre sezioni: “Tre novità”, “Il consiglio dello studio” (200 parole), “Cosa stiamo leggendo”. Niente entusiasmo, niente “siamo lieti di…”, niente chiusure tipo “alla prossima!”. Ogni sezione deve poter essere capita in meno di due minuti di lettura.

File di knowledge (tre, mirati):

Brand guideline dello studio, due pagine.
Cinque newsletter delle settimane passate considerate riuscite.
Glossario di termini di settore con le riformulazioni preferite (es. “stakeholder” → “interlocutori”, “leveragare” → “usare”).

Esempi (incorporati nelle istruzioni, una riga per sezione):

Esempio di “Tre novità” che ha funzionato: [riga 1] / [riga 2] / [riga 3]. Esempio di “Cosa stiamo leggendo”: [titolo], in due righe, perché lo segnalo.

Da quel momento, il giovedì mattina apri una nuova chat dentro il progetto e scrivi:

“Newsletter di questa settimana. Le tre novità che ho in testa: [A], [B], [C]. Per il consiglio dello studio, parto da questa idea: [riga]. Per ‘cosa stiamo leggendo’, sto finendo questo libro: [titolo]. Tira fuori le tre sezioni nello stile dello studio.”

L’IA non ti chiede chi sei, non ti chiede il tono, non ti chiede il formato. Ha tutto. Tu correggi due righe, controlli i nomi, mandi.

Il guadagno reale non è il singolo giovedì: è che i guadagni si sommano per cinquanta giovedì, e il tono dello studio resta coerente anche le settimane in cui sei stanca o di fretta.

Cosa NON fare

Non trasformare il progetto in un magazzino. La tentazione è caricare tutta la cartella “Documenti aziendali” perché “male non fa”. Male fa: più file carichi, più rumore introduci, più la risposta dell’IA si perde a inseguire documenti irrilevanti per la domanda specifica. Tre-cinque file mirati battono trenta generici.

Non caricare materiale riservato in un progetto consumer. Un progetto è meno “innocente” di una chat: i file restano caricati, vengono letti più volte, e se il piano è consumer finiscono nei sistemi del fornitore. Stesso perimetro di Lavorare con dati e tabelle: contratti, NDA, dati clienti con nomi e fatturati, dati sanitari non ci vanno. La prossima lezione del modulo, Privacy e dati aziendali, copre questo punto in modo specifico per chi lavora in azienda.

Non confondere progetti con memoria personale. Funzioni come “Memory” su ChatGPT (che ricorda tue preferenze personali fra tutte le chat) sono cose diverse dai Custom GPTs. La memoria è personale e cross-progetto; un progetto è specifico per un filone di lavoro. Mischiarli porta a risposte stranamente personalizzate (“ricordi che mi piace correre” mentre sto lavorando alla newsletter del cliente) che non servono.

Non creare venti progetti. Se ne hai più di cinque o sei attivi, probabilmente alcuni si sovrappongono e finirai a chiederti dentro quale aprire la chat di oggi. Meglio pochi progetti coperti bene che molti progetti sottili.

Non lasciare i progetti senza manutenzione. Un progetto “vivo” ha file aggiornati e istruzioni che riflettono ancora come lavori. Una volta al trimestre vale la pena fare una passata: i file caricati sono ancora la versione corrente? L’organigramma o il listino sono cambiati? Le istruzioni descrivono ancora il tuo modo di lavorare? Se un progetto non lo apri da due mesi, probabilmente è alla fine della sua vita: o l’attività ricorrente che lo giustificava si è esaurita, o il contesto è cambiato abbastanza da rendere il progetto un peso. In entrambi i casi, archiviarlo è meglio che tenerlo aperto in un limbo.

Cosa viene dopo

L’ultima lezione del modulo, Privacy e dati aziendali, chiude il filone. Riprende il concetto che hai visto in Lavorare con dati e tabelle sui dati di lavoro, lo estende alle situazioni più delicate (NDA, dati di categorie particolari GDPR, contratti con clausole di confidentiality), e spiega come cambiano le regole quando passi da un account consumer a un piano business o enterprise. Ponte verso i moduli successivi.

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