Benvenuto benvenuta, io sono Filippo Stozzi e stai ascoltando Avocati Mac Compendium Compendium è un podcast in cui parlo delle mie esperienze quotidiane con la tecnologia, in particolare con quella Apple Compendium fa parte del network runtime Radio, la Radio Geek, questa è la puntata 81, nella quale ti parlerò dei miei progetti futuri di automatizzazione con l'intelligenza artificiale generativa.

Prima sigla, alcune spero rapide comunicazioni di servizio, ti segnalo che ho acquistato ormai un mesetto fa, credo, il nuovo, tra virgolette, iPad Pro M5 con relativa Pencil appena ho un attimo di tempo, penso di fare una micro recensione, ma nella sostanza avevo la necessità di sostituire il mio vecchio iPad Pro appunto quello del 2018, quindi comunque è passato un po' di tempo, devo dire la verità a prescindere dal fatto che sono comunque passati.

La bellezza di quasi 8 anni dall'uno all'altro e quindi comunque il salto tecnologico è notevole.

Devo dire la verità, leggerissimo schermo eccezionale.

E mi ha stupito in particolar modo l'Apple Pencil questo subito velocemente.

Tant'è vero che non l'avevo comprata subito.

Poi per l'esigenza del podcast, l'ho dovuta comprare, mettiamolo in questi termini, nel senso che un'altra pensi sostitutiva ce l'avevo già, ma ho scoperto solo dopo.

Funzionava sul vecchio pro, ma non sul nuovo, e quindi ho deciso che alla fine valeva la pena acquistare quella l'encil pro in questo caso.

E devo dire la verità.

Però, la Pencil, soprattutto per il comparto, diciamo artistico, è veramente un salto in avanti.

Venendo invece ad altre comunicazioni di servizio, ti segnalo che questa puntata esce il primo di giugno, se tutto va come deve andare, la sto registrando a breve distanza.

Oggi è il 28 di maggio, sono sempre scivolata.

Tant'è vero che non ci sarà ovviamente la registrazione online, ci avevo quasi pensato.

Poi ho deciso che non ne valeva la pena mettiamolo in questi termini.

In questo periodo ho fatto un sacco di cose di cui comunque ti parlerò nelle prossime puntate.

Spero proprio nel ponte del 2 di giugno di trovare il tempo.

Perché abbiamo già degli impegni familiari ed eventuali di registrare varie cose così mettermi avanti finalmente.

Ma nella sostanza sono arrivato a finalmente avere la versione beta funzionante e come la volevo io di Avocati MAC.it la trovi proprio a beta.avvocatiMac.it.

Se da voi andare a guardare poi vederla.

Spero penso nel mese di giugno di lanciare di far diventare il sito ufficiale, mettiamola in questi termini, sono riuscito a far passare tutto su Hugo, non solo l'appetito mangiando, quindi ho fatto tutta una serie di cose che neanche volevo fare, che mi sono venute voglia di fare.

Infatti, non l'ho ancora lanciato definitivamente per un semplice motivo che mi è venuto in mente un'ulteriore cosetta da fare e la voglio prima testare, non ho avuto fisicamente tempo questo momento storico di farlo.

Anche perché ho interrotto lo sviluppo del nuovo sito di Avocati e Mac perché ho, forse l'avevo già detto una precedente puntata: ho innanzitutto messo in pista definitivamente il sito di A2Podcast.it, ma con Roberto Marin stiamo anche ragionando di ripartire quindi, questa è un'anteprima, negli scorsi giorni prima della registrazione, ho ottimizzato il sito messo a posto tutta una serie di cose, perché il sito era stato creato in by molto molto velocemente, mettiamolo in questi termini.

Spero di aver messo a posto tutta una serie di cose.

Proprio per ottimizzare, diciamo, poi anche qui il sistema di produzione, lo ripeto, la mia attività principale è quella dell'avvocato, tutte queste attività, le considero attività collaterali, come cosiddetti side project, e quindi tutto quello che faccio, diciamo, a tempo perso, mettiamolo in questi termini: anche se io mi ci diverto, il mio hobby, mettiamoli in questi termini, ma è ovvio che più riesco ad automatizzare, più riesco a rendere le cose lineari e più ho tempo per creare contenuti per fare queste cose direttamente registrare, preparare le puntate e quant'altro.

Altra comunicazione di servizio, visto che la puntata esce il primo di giugno e l'8 di giugno ci sarà il WWDC 2026 di Apple.

Mi prefiguro porti novità su cose interessanti, mettiamola in questi termini, ti segnalo che sempre su Runtime Radio saremo in diretta adesso la configurazione specifica non è ancora chiara, ma ho Alex Argua, Roberto Marin, non si è ancora capito.

Davide Gatti, Daniele Borgi e forse anche Valerio Galano saremo a commentare in diretta il keynote alle ore 19, lunedì l'8 di giugno, con il solito approccio dei Kinotter.

Sostanzialmente.

Quindi te lo segnalo, già, visto che teoricamente, la puntata dovrebbe cadere, giusta, diciamo che il vantaggio di registrare a ridosso delle scadenze.

È questa.

Ultima comunicazione di servizio.

Teoricamente, quando ascoltare questa puntata, è già uscita la newsletter, ma ti ricordo che basti, scrivi al newsletter, ti arriva un link con tutto l'archivio delle passate newsletter, quindi la puoi recuperare.

Ma se tutto va come deve andare, nella newsletter di maggio, di fine maggio, la farò uscire proprio il 31 maggio.

Ci sarà sia se tutto va come deve andare, la registrazione del mio intervento del convegno del 29 maggio, che però, non ho ancora registrato, non ho ancora fatto quindi oggi il 28 domani è il 29.

Quindi non garantisco che ci sarà, ci sarà, perché l'ho preparato ieri e devo dargli gli ultimi colpi.

Colpi oggi.

Un articolo speciale, mettiamola così.

Una guida passo passo su come configurare l'MCP di la CLI di Perplexity per poter utilizzare Perplexity con un abbonamento Pro ma anche il free a dire la verità, ovviamente con i limiti del free, su altre piattaforme.

Nel mio caso specifico su cloud Code Barra Cloud, desktop barra cowork.

Un trucchetto e un hack che ho di cui ho accennato velocemente su LinkedIn qualche giorno fa.

È una cosetta che avevo già in mente da tempo di approfondire ieri ieri sera ci ho giocato un attimo.

Ho visto che funziona, è anche interessante appunto, perché ti permette di combinare, come nel mio caso, gli abbonamento pro sia di Cloud che di Perplexity, con ovviamente vantaggi e altre soluzioni.

Per cui te lo segnalo, ci sarà appunto la guida passo passo.

Anzi, diventerà probabilmente anche un futuro articolo.

Tuttavia, diciamo, nell'attesa appunto del campio sito, gli articoli saranno un po' rallentati.

Adesso devo vedere un attimo come procedere correttamente.

Bene, fatte tutte queste comunicazioni di servizio, entriamo nel nocciolo della puntata.

Nella sostanza, oggi ti racconto di idee che ho in testa, non le ho ancora testate sul campo, ma dei primi test barra approfondimenti che ho fatto, mi impaiono cose diciamo fattibili.

Tutto nato da un video.

Se mi ricordo, inserirò appunto nelle note dell'episodio il link al video che poi mi ha dato tutti là, mettiamola in questi termini, ma l'idea è la seguente: sostanzialmente di usare l'inferenza locale, quindi modelli come Quen 3.6 o Gemma 4 a 26 miliardi di parametri, con i rispettivi MOE, cioè Mr.

Misture of Expert, che sono più rapidi in generale, come modelli locali e in particolare sul mio Mac Studio, per automatizzare compiti ripetitivi, tra virgolette, mentre dormo, cioè il di notte tra le 22 e le 6 del mattino.

Questo anche nell'ottica futuribile, diciamo, dei nuovi Mac Studio M5.

Io attualmente ho utilizzo, sono molto soddisfatto del mio Mac Studio M1 Max con 35 giga di RAM, però ho guardato, ho fatto una ricerca veloce prima di registrare la puntata.

Il primo Mac Studio, perché questo poi è il primo Mac Studio è uscito a marzo 2018, sono quindi passati quasi 4 anni, anzi, sono già passati 4 anni.

Io, in particolar modo ce l'ho da 3 perché l'ho acquistato, usato, e appunto sono in attesa dei nuovi M5 perché grazie anche al progetto di Salvatore San Filippo, ne ho parlato, secondo me nella puntata scorsa, ne parlerò ancora.

E se riesco, metto anche il link a un articolo fatto da Roberto Alma che ha testato tutto il sistema, sostanzialmente Salvatore San Filippo ha creato un progetto specifico, quindi utilizzare Dipsi 4 flash, una versione quantizzata a 2 bit, su nel caso specifico MacBook Pro, perché non sono ancora uscito, i MacBook il Mac Studio con 128 GB di RAM, diciamo, hanno il vantaggio di essere, tra virgolette, computer economici, mettiamoli in questi termini, anche se l'economicità è relativa, perché credo che un MacBook Pro M5 con 128 GB di RAM costi tra il 7 e gli 8.000 euro.

Il Mac Studio dovrebbe, perché non lo sappiamo ancora, costare un pino di meno.

Diciamo che il Mac Studio M4 di 128 GB di RAM, secondo me costa 5.000 euro.

Ovviamente non c'è tutta l'apparato l'apparato schermo e così via, le batterie e quant'altro.

Il vantaggio è che i nuovi M5 sono molto performanti e effettivamente DiSic 4 Flash è un bel modello, è un modello paragonabile, tra virgolette, ai vecchi GPT-4, che non sono modelli eccezionali allo stato dell'arte di oggi, ma sicuramente averceli in locale hanno delle potenzialità notevoli, tra l'altro appunto con 128 GB di RAM, possono girare con contesti anche signorili.

Quindi, quando se usciranno questi nuovi MAC Mac Studio, farò le mie valutazioni nel caso e eventualmente poi te ne parlerò.

L'idea, diciamo, appunto, è intanto che la situazione è così, provare a utilizzare quello che ho e sfruttarlo al massimo.

Spero che non si sia sentito il ventilatore, perché mi sono accorto adesso che avevo il ventilatore abbastanza violento.

Diciamo e tra l'altro in direzione microfono.

Quindi, se hai sentito prima un fruscio, adesso lo scoprirò solo in post produzione.

Me ne scuso: il ventilatore.

Purtroppo sto registrando di grosso caldo, tra l'altro, il mio studiolo è senza aria condizionata.

Quindi purtroppo questo è il motivo per cui eventualmente hai sentito dei frusci, perché l'idea di utilizzare un computer durante la notte.

Innanzitutto, appunto il Mac Studio in generale, e anche il mio in particolare ha buone capacità di far girare modelli, te ne ho già parlato varie volte, e appunto, seppur non con performance clamorose, mettiamolo così, può fare cose.

Il discorso.

Qual è?

È che fino adesso io l'ho utilizzato, diciamo, interattivamente mettiamole in questi termini.

Adesso mi è venuto in mente anche per il futuro, comunque questo approccio, secondo me, è molto interessante di utilizzare questo strumento anche nei cosiddetti periodi morti, cioè di quando non lo utilizzo, e questo perché in estrema sintesi, già esistono già altre situazioni, diciamo, i vari Open Clue, lo stesso Cloud Code, sostanzialmente dei sistemi in cloud Cowork il sistema si chiama Scheduled Task: task che vengono scadenziati.

Io, per esempio, una parentesi come il mio solito: in Cloud Cowork ho tre task sostanzialmente che si ripetono tutti i giorni: alle 5 del mattino, alle 10 del mattino e alle 15 del pomeriggio, che praticamente fanno una domanda che si chiama una domanda test, quindi il prompt è test, ma a questi orari ad ICU, cioè il modello che costa meno.

Ovviamente la modalità è abbastanza banale, questo sistema mi permette di resettare, tra virgolette, le finestre temporali, diciamo delle sessioni, quindi la mia prima sessione mattutina inizia alle 5 del mattino con Cloud Pro e progressivamente riesco appunto a ottimizzare.

Mettiamoli questi termini.

Quindi, se io inizio a lavorare o voglio poter lavorare, perché non capita sempre che utilizzo Clude durante la mattinata, ma nella sostanza, fino alla sessione di 5 ore, quindi fino alle 10 ho una sessione, quindi posso abusare dei token fin da subito e casomai utilli nelle ultime due ore della giornata dalle 9 o dalle 8 alle 10, poi dalle 10 alle 15 ho un'altra sessione dalle 15 alle 20 un'altra sessione.

Quindi poi dalle 20 alle 20 all'una o l'ultimissima sessione se ne ho a disposizione in questa maniera sì, è vero, consumo pochi token a dire la verità perché mi consuma veramente poco il lancio, però mi permette di fare questa attività a determinati orari, l'idea di fondo, è la medesima, appunto invece di un sistema così molto semplice dove c'è un'interfaccia grafica che ti prepara il tutto, bisogna utilizzare degli strumenti un po' più dici da smanettone o meglio da programmatori, ma i concetti sono i medesimi.

Il concetto è questo, far fare lanciare sostanzialmente uno script, lanciamo uno script che fa cose, mettiamole in questi termini che fa cose, ovviamente utilizzando i modelli locali, e appunto nel periodo morto, diciamo quando abitualmente non sto lavorando davanti al Mac Studio.

Secondo me, essendo io diciamo un avvocato l'avvocato medio, mettiamoli in questi termini, nel senso che bene o male, la grossa la maggior parte degli avvocati lavorano in maniera singola.

Quindi non hanno collaboratori, poter sfruttare l'intelligenza artificiale come un collaboratore e poi, ovviamente con strumenti ancora più avanzati, con potenze di calcolo diciamo maggiori, addirittura anche durante le ore di urne, mettiamola in questi termini, può diventare molto molto interessante.

Ma diciamo come fare una cosa del genere, perché adesso fino adesso è tutto bello, mettiamola in questi termini, ma nella concretezza come è possibile fare una cosa del genere.

Il principio di base, diciamo, è abbastanza semplice e più o meno te l'ho già raccontato: cioè l'idea di fondo mi è venuta dalle skill.

Le skill che sostanzialmente spiegano un flusso di lavoro all'intelligenza artificiale generativa.

Quindi generando delle skill e ottimizzando quelle skill, sostanzialmente io ne sto facendo veramente tanti.

Ho una skill in progress che progressivamente si sviluppa nel tempo per la creazione di atti giudiziari, ho tutta una serie di skill per la generazione di articoli.

Adesso, addirittura, sempre questa settimana proprio nell'ottica di migliorare i flussi di lavoro dei miei cosiddetti side project, ho creato una skill specifica per tutta la parte successiva all'editing di Compendium, ovvero attualmente, dopo aver fatto l'editing finale di Compendium, lancio uno script, o meglio, lancio in una finestra del browser un prompt specifico per estrapolare dalla trascrizione i sottotitoli, quindi con i timestamp degli orari dove viene detto cosa, mettiamola così, il sistema, per poi la scaletta, o meglio i capitoli da inserire poi nel podcast.

Quindi da almeno due o tre puntate.

Tutti i capitoli non sono più, non li faccio io a mano mentre sto facendo l'editing, ma vengono generati con l'intelligenza artificiale utilizzando la trascrizione del podcast stesso.

Stesso discorso, la sinossi che viene pubblicata dentro la pagina del podcast viene generata veniva generata da notebook LM attraverso ovviamente uno specifico prompt, io gli passavo la trascrizione e mi generava appunto la sinossi.

Anche i link, per esempio, avevo creato un prompt in Perplexity per recuperare i link e così via.

Ecco cosa ho fatto nella sostanza, ho creato una skill che fa tutto in una botta sola, o meglio, ovviamente in più passaggi, ma nella sostanza, ho dato tutti i vari prompt, li ho spiegato tutto il procedimento, cosa c'è da fare, cosa non c'è da fare, e a questo punto, posto che sto lavorando poi nell'ottica di passare ad Hugo, mi genera l'intera l'intera pagina web.

Quindi, mi genera della trascrizione, mi genera i capitoli in CSV che poi posso importare con un click dentro l'applicazione che mi mette i capitoli al podcast, mi genera l'intera pagina, quindi mi genera la pagina standard, diciamo di Compendium, con una breve descrizione di cosa tratta l'episodio.

I link che vengono appunto estratti, sia dalla mappa mentale che faccio io, sia appunto facendo ricerca online.

Ovviamente lì ci va un minimo di controllo da parte mia, ma diciamo, tutta la struttura della pagina è già generata, tutte le parti ripetitive in questo termine della pagina standard del podcast, e poi la sinossi.

Se no, si che in questo caso, appunto, visto che tra l'altro ha già fatto le ricerche per i link, anche nella sinosis ci sono i link ai vari riferimenti quindi diventa molto molto utile.

Nella sostanza, quindi una volta che ho finito la registrazione del podcast, devo solo fare l'editing: quindi mettere tutta assieme, pulirlo, passarlo.

Fare la conversione, diciamo, da audio a testo, per poi far partire l'automazione con questa skill.

L'idea di fondo è la medesima, anche perché appunto, una delle cose che mi sono reso conto, diciamo che gli skill ti permettono di fare e ti permettono anche di risparmiare.

Token, è quella di dare in pasto a questa skill degli script, degli script che lanciano programmi, chiamiamoli così, anche qui programmi che possono essere generati dall'intelligenza artificiale.

Quindi, la mia idea qual è usare l'intelligenza artificiale generativa locale per non avere tutti i problemi di anonimizzazione riservatezza, segreto professionale quant'altro, tutto il materiale, poi ti parlo di cosa ho intenzione di automatizzare sarà in locale.

Ovviamente anche il modello lavorerà in locale, quindi nulla esce dal mio computer, sostanzialmente.

Invece, tutta la parte, diciamo, programmatica, mettiamola in questi termini, non la farò io in senso tecnico, ma la farò fare all'intelligenza artificiale generativa online.

Tendenzialmente cloud code, per avere per quindi crearmi un flusso di lavoro anche molto strutturato e appunto risolvermi tutta una serie di problematiche, diciamo da programmatore, che io non sono, quindi, il mio programmatore sarà l'intelligenza artificiale online, ma il mio esecutore sarà quello invece locale, e nella sostanza in questa maniera, appunto, la mia idea è quella di mettere assieme, diciamo il meglio dei due mondi e quindi risolvere tutta una serie di problematiche.

Che non ho voglia di risolvere con animizzazione e quant'altro, o appunto, adesso vedremo cosa voglio fare, ma con tutta una serie di sistemi che non mi garantiscano, non garantiscono al 100% la riservatezza, poi appunto, invece utilizzare l'intelligenza generativa online per fare tutta la parte chiamiamo così di orchestazione o di progettazione di tutto il sistema e anche di test, perché l'altra cosa molto interessante è che appunto l'intelligenza generativa online mi permetterà potrà ottimizzare i prompt proprio per i modelli che devo utilizzare, ma che ci voglio fare effettivamente con questi modelli locali.

Diciamo che ovviamente il limite è l'immaginazione, come al solito, si potrebbero e probabilmente ragionerò una volta che ho implementato il sistema base, mettiamola così, di fare altre cose, anche perché, tra l'altro, con il nuovo trucchetto della CLI: Command Line Interface di Perplexity.

A questo punto posso fare in locale, o meglio, posso far lanciare in locale alcune cose molto interessanti, che appunto devo ancora valutare, devo ancora testare.

Ma l'attività principale che volevo volevo automatizzare, è qualcosa che ho già automatizzato, la verità, ma che comunque non ho automatizzato al 100%.

E ti spiego.

Tendenzialmente è l'archiviazione dell'email in automatico, ma con un substrato, mettiamola in questi termini ulteriore.

L'idea di fondo era questa.

Esistono già degli MCP che, per esempio, si collegano a Google, Gmail, in particolare, per scaricare o per leggere, diciamo, le mail che sono online.

Esistono alternative che io ritengo però pericolose, cioè di far manipolare dell'intelligenza artificiale online applicazioni di posta elettronica come mail o così via, dove appunto, anche qui riesci a gestire le mail, ma ragionando nei miei escursus, diciamo da programmi da riga di comando, sostanzialmente mi è venuto in mente che esiste questo programma che si chiama Mat MUT che è un gestore di posta elettronica da ricca di comando, e che assieme ad altri software di cui adesso non ti parlo, anche perché sto ancora facendo, diciamo, tutti gli studi, mettiamoli in questi termini sullo stack esatto di software da fare utilizzare, diciamo, l'intelligenza artificiale, diciamo, c'è la possibilità da una parte di scaricare in locale come una normalissima programma di posta elettronica, tutte le mail.

Abitualmente, io Gmail, perché io uso ho l'abbonamento business di Google, gmail sostanzialmente non uso un'imp in senso tecnico.

Ma attualmente l'interfaccia c'è quindi si possono scaricare i file in locale, nella sostanza, vengono scaricati come file ML, quindi c'è anche meno problematico non ci sono grosse cose da fare.

C'è la possibilità a questo punto di indicizzare in locale le varie email, e a questo punto anche qui un file ML, nella sostanza è un file di testo normalissimo.

Questo vuol dire che un file di testo EML lo posso tranquillamente fare mangiare, diciamo, da un modello linguistico locale o non.

Ma nel mio caso specifico, appunto, posso farlo elaborare dal sistema di intelligenza artificiale locale.

Questo mi dà svariate possibilità.

Innanzitutto, ovviamente con il sistema che già avevo, te ne accenno, poi se mi ricordo, inserirò l'office hour dove spiegavo tutto il sistema.

Ma io già ho un sistema per cui quando scarico quando salvo un file ML, va a guardare se nell'oggetto del file, sostanzialmente nel nome del file, c'è il numero della pratica, e me lo archivia automaticamente all'interno della cartella di corrispondenza di quella pratica.

Abbastanza semplice.

Io, però, tuttora a mano, devo dire chi è il mittente e chi non è il mettente, avevo automatizzato la data del messaggio email e altre cosette.

E questo già comunque ti migliora molto la vita, perché ovviamente hai tutti i file EML nella relativa posizione, e quindi se tu sei bravo, e ammetto, non lo sono, salvi tutti i file della corrispondenza di una singola posizione all'interno della cartella, hai tutta sostanzialmente la corrispondenza in ordine cronologico, quindi riesci anche abbastanza facilmente a ricostruirla.

Lo step successivo, però, è questo: siccome sono appunto file di testo, nella sostanza, il file ML, io li potevo far leggere all'intelligenza artificiale locale, e a questo punto farmi riassumere la conversazione.

Per esempio, addirittura creare sostanzialmente uno storico delle conversazioni.

Cioè nelle mail A, si è detto questo, nell'email B è stato detto quello, nelle mail C, Cario ti ha chiesto questo e così via.

Quindi avere sostanzialmente non solo l'archivio delle mail, ma anche avere chiamiamo così un report della corrispondenza intercorsa.

Quindi anche qui recuperare, poi in maniera molto più semplice, perché a questo punto si possono mettere dei link ovviamente ai specifici file ML quindi dire nel file A, clicca qui e lo apri.

Se vuoi andare poi a controllare che la sintesi sia corretta, puoi farlo, e quindi, nella sostanza, avere a fine giornato un report dell'attività integrare, diciamo per ogni posizione, ovviamente, in base alla mail che hai ricevuto quel giorno.

Ovviamente il primo passaggio è un po' lungo e complicato eventualmente, ma progressivamente hai lo storico di tutto quello che è stato detto nella corrispondenza email che abitualmente è la fonte primaria, almeno dal mio punto di vista di conversazione con i clienti, ma appunto l'appetito viene sempre mangiando, anche qui, a fronte di tutte queste mail, si possono anche, per esempio, fare dei report sull'attività svolta durante il giorno, cioè, per esempio, ho inviato a tizio questa cosa, ho risposto a Caio.

Quindi posso avere anche il report di cosa ho fatto quel giorno.

Cosa ho fatto è anche ovviamente legato alla mail.

Ma dopo a quel punto lì io posso anche integrare manualmente questi report e così via.

Ma diciamo, la struttura di base avviene, chiamiamo così in automatico.

Quindi anche poter ricostruire facilmente le mie giornate lavorative.

Quindi anche, non so, devo fare una nota spesa per i clienti pin copallino.

Non mi ricordo più se mail ho mandato quando è successo, dovrai andare a rivedere tutta la corrispondenza.

Perché poi abitualmente le posizioni non si risolvono in tre mesi dove male, la memoria è ancora buona.

Ma in vari anni oppure ti ricordi che il cliente ti aveva detto una cosa, ma non ti ricordi più qual è la mail.

Spesso e volentieri.

Non so, purtroppo capita spessissimo di avere svariate quantità di email per lo stesso argomento e sui momenti differenti o addirittura senza un oggetto specifico, quindi con difficoltà anche di fare trovare tutto.

Insomma, diventa uno strumento molto interessante di organizzazione.

L'altra cosa è che, visto che tanto l'intelligenza artificiale deve esaminare tutti questi documenti, è possibile anche strapolare, per esempio, le attività, conseguenti a una mail.

Abitualmente anche lì c'è un cliente che ti chiede una cosa, oltre a archiviare la mail, dire che il cliente ti ha chiesto questa cosa, può generarti appunto un file separato, fare questa cosa per il cliente.

A questo punto, tra l'altro, qui si apre un nuovo mondo, mettiamola in questi termini, nel senso che avendo questa lista di cose che sono da fare, cose da fare legate a una specifica posizione, a una specifica email e così via, quindi hai tutto il sistema di cronistoria fatto, anche qui lo step successivo, mettiamola così, potenzialmente se una ricerca giuridica, un quesito giuridico, si possono già pensare a generare automazioni, per cui alla sera, dopo che ha fatto tutta questa roba, e dopo che diciamo l'attività delle mail è stata archiviata, quindi è stata fatta.

Sui-do, per esempio, se sono giurici, si possono fare ricerche proattive.

Quindi senza che io faccia niente, diciamo, ovviamente gli do i prompt e do struttura.

Io posso, in varie maniere utilizzando Perplexity, utilizzando per esempio cloud code con l'MCP di Budalo e così via, posso già far fare all'intelligenza artificiale delle ricerche preliminari, anche qui ricerche preliminari, che avendo poi tra le altre cose tutte le informazioni utili, quindi so che la ricerca per la posizione più in copallina.

Ovviamente, a fronte di questo, una volta che è stata generata la ricerca dall'intelligenza artificiale, può essere salvata, ovviamente come file di testo all'interno delle ricerche di quella specifica posizione, e a questo punto ti rendi conto che ovviamente è fantascientifico, ma non tanto, perché io sono abbastanza convinto che sia possibile farlo.

Poi come è tutto un altro discorso.

Ovviamente sono tutti attività vanno testate.

Quindi vanno è un qualcosa di progressivo, ma si possono fare veramente cose molto molto interessanti.

E per esempio, l'esempio della ricerca giuridica non è casuale, ovviamente la ricerca giuridica non ho bisogno di farla fare dal modello locale.

Ovviamente il modello locale può preparare la domanda per la ricerca giuridica e anche lì c'è da vedere se il modello locale.

Ma stavo già ragionando a soluzioni possibili per anche fare un check successivo diciamo, istruire ovviamente con i prompt ionei il modello locale, appunto, conosce, tra virgolette le persone e i nomi dei clienti o delle controparti così via, ma appunto fargli generare un prompt che racconta la storia mettiamola così predispone per esempio il quesito giuridico, ma poi farlo passare passare questo prompt, creato l'intelligenza artificiale, farlo passare attraverso uno script, chiamiamolo così di verifica dell'anonimizzazione, ovvero anche se il prompt viene scritto il signor Rossi chiede questo mettiamolo in questi termini, il prompt non passa direttamente per esempio a Cloud Code, ma prima di passare, o meglio di passare un prompt a regga di comando il cloud code passa attraverso un programma che verifica appunto la presenza di nomi, e a questo punto, ovviamente, li sostituisce e fa tutta questa operazione, ovviamente in background e soprattutto mentre stai dormendo, nella sostanza, la mia idea di fondo è quella di avere quello che gli americani chiamano Paraligal, cioè un assistente, diciamo, che, però, conosce del diritto ovviamente un assistente robotico, mettiamola in questi termini, mettere assieme, diciamo, i due mondi, quello ovviamente dell'intelligenza artificiale generativa locale, con quello di intelligenza artificiale generativa online.

Mentre scrivo questa mappa mentale, ho valutato originariamente ho valuto di utilizzare appunto sistemi come OpenCLU, GUS, che è un altro maggiordomo digitale così via.

Ma sto ragionando sempre più appunto.

Che se da una parte sicuramente è possibile fare una cosa del genere, mettiamola in questi termini, ma questi modelli, anche qui potrebbero avere un loro senso logico se sono agganciati a Dipsi Flash, che però a cui, però ad oggi non ho ancora accesso, e appunto, non ho modo di verificare che questi sistemi funzionino correttamente con questo sistema, diciamo.

Ma appunto proprio perché da una parte è possibile a fare cosiddetto vibe coding, quindi creare sostanzialmente questi script sapendo cosa si vuole fare, ma non sapendo programmare.

E secondo me, è sempre più possibile fare qualcosa in house.

È ovvio che deve avere un minimo di competenza trasversale.

Quindi anche qui ormai non dico di essere esperto perché è una parola grossa, però, diciamo, ho iniziato a giocare in varie maniere col Vide Coding, ho creato delle piccole applicazioni ad uso interno, anche qui sarebbero piccole applicazioni ad uso interno, ovviamente da tenere supervisionate e da controllare quotidianamente, almeno all'inizio e da raffinare progressivamente nel tempo.

Tuttavia, mi sembra qualcosa di oggettivamente fattibile e soprattutto compartimentale, nel senso che oggi mi dedico a provare a fare questa cosa.

Faccio svariati test, ottimizzo questa cosa e la faccio.

Poi progressivamente, pezzettino per pezzettino, mi costruisco un flusso di lavoro sempre più complicato e sembra più anche esaustivo.

L'altra cosa molto interessante, io sono da sempre un appassionato delle SOP, cioè standard operation procedure, cioè operazioni standard, e nella sostanza questo sistema, diciamo, le skill e la chiamiamola così programmazione dell'intelligenza artificiale generativa, mettono insieme questi due aspetti.

Cioè, una volta che io so qual è il mio flusso di lavoro progressivamente lo raffino e lo descrivo testualmente a questo punto all'intelligenza artificiale.

Io riesco poi a crearmi, diciamo il praticante o la segretaria o il segretario personalizzati che riescono a fare cose per la mia attività, e a questo punto, anche qui il vantaggio grosso è la personalizzazione, cioè io mi dedico a determinate cose, diciamo, ho determinate tipologie di clienti e quindi mi creo degli strumenti specifici per quei clienti o per quelle situazioni specifiche.

Adesso l'esempio delle mail, e di un sistema di reportistiche, diciamo, automatizzato nelle mail è quello che secondo me è più trasversale, e tanto è vero che è quello che appunto mi affascina anche di più, anche perché da tempo che ci gioco e in parte ho l'ho già fatto, però non vedo ragione per cui non sia possibile farlo anche in altri campi, anche in altre situazioni che oggi a cui oggi non ho ancora pensato o necessità a cui non ho ancora avuto modo di riflettere.

Come ti dicevo, io ho iniziato sostanzialmente per i miei set project perché poi abitualmente i miei set project sono anche il terreno di test di tutte queste cose, ho iniziato creando appunto una skill che a fronte delle mie idee, quindi di una mappa mentale che do all'intelligenza artificiale, mi va a generare una prima stesura di un articolo.

Appunto, ieri tra ieri e oggi ho ottimizzato questa skill perché mi faccia anche le guide passo passo, che sono tipiche di avvocati e Mac, cioè dove ti spiego facendoti vedere le schermate, diciamo come si fa una determinata cosa passo passo.

Ho a questo punto ragionato nella stessa maniera, cioè diciando, ok, in questa maniera sono riuscito a automatizzare, diciamo, la redazione dei miei articoli.

È possibile fare la stessa cosa con gli atti?

E la risposta semplice è sì.

È possibile farlo.

Anzi, diciamo, un avvocato ha le capacità per spiegare i vari passaggi, le varie attività che devono essere fatte a livello testuale in maniera testuale per poi arrivare alla creazione di un atto che sia decente, o sia una prima bozza funzionante.

Stesso discorso vale appunto per l'automazione di tutta l'attività, diciamo successiva all'editing del podcast.

Anche qui prima facevo a pezzi, poi oggettivamente mi è venuto il colpo di Gemini, dicendo, ma perché io devo comunque essere sempre io davanti al computer, mettiamola così, che faccio queste cose, le faccio prendendo, copiando incollando da qui da là, da su e da giù.

Se io lo faccio in un flusso di lavoro lineare dove vengono fatte tutte queste cose, tra l'altro, sono tutti prompt che avevo già pronti, mettiamola così, dovevo solo coordinarli e o meglio, farli coordinare dell'intelligenza artificiale, ecco, il sistema diventa molto più semplice, diventa molto più efficace.

Anche qui, per esempio, te ne parlo perché probabilmente non ne ho neanche parlato nel podcast, perché appunto, sto facendo un po' troppe cose e anche io faccio fatica a tenere dietro tutte le mie cose.

Recentemente, secondo me nelle ultime due settimane, ho ottimizzato la skill di normativa e la skill di Boudalò.

In questa maniera le due skill lavorano assieme.

Tra l'altro, e la skill di Budalà ottimizza grandemente l'MCP di Boudalà perché?

Perché effettivamente, ho fatto fare dall'intelligenza artificiale una quantità di test enormi, c'erano piccoli casi piccole situazioni particolari, ma che non sempre, erano fuori dalla regola di base, mettiamola così e quindi non sempre venivano gestiti.

Adesso, per esempio, con la nuova skill di Boudalou e la nuova skill normativa è possibile da una parte, adesso ho inserito la possibilità di mettere il link alla citazione.

Quindi, quando Budalo ti dice, o meglio, quando l'MCP passa diciamo il testo al large language model di una sentenza, per esempio, passa anche il link a quella sentenza che trovi ovviamente su Budalo.com, e a questo punto ti genera un file markdown con il link a Cassazione 1 del 2026 quindi basta cliccare lì e ti apre un'altra pagina dove appunto poi andare a visualizzare e controllare che effettivamente quella citazione sia corretta.

Anche qui ho inserito tutta una serie di accortezze, per cui per esempio, un errore tipico dei large language model è quando cita una sentenza, la sentenza abitualmente dice l'attore ha detto questo, il convenuto ha detto questo, e il giudice dice quest'altro.

Mettiamola così.

A volte, siccome l'intelligenza artificiale non capisce questa tripartizione, mettiamola così, può citare la tesi dell'attore come tesi invece giurisprudenziale, ma che non è, mettiamola così, perché poi casomai la Cassazione invece ha detto no.

L'attore diceva che il convenuto dice B, ma io dico C ed è così.

Mettiamola in questi termini.

Quindi fa anche un controllo sulla parte emotiva per controllare che l'affermazione che cita sia effettivamente contenuta nel cosiddetto PQM e per cui non ci sia un'allucinazione, chiamiamola così, nel prendere il pezzo di testo sbagliato.

Ci sono tutta una serie di cose che vanno considerate e che subito diciamo non funzionano.

Per esempio, anche qui normativa ho l'ho ulteriormente fatto ottimizzare per trovare anche la norma storica e quindi anche qui il problema che si può porre, per esempio, pre e post riforma carta, abbia un articolo che prevede cose diverse, e ovviamente fino fino adesso la skill di normativa non distingueva, quindi tendenzialmente ti dava il link alla norma vigente.

Peraltro, spesso e volentieri a volte è vigente nel testo, perché il testo è nuovo, ma il testo diventa vigente successivamente, quindi ci sono anche delle possibili confusioni.

Quindi ci sono tutta una serie di iterazioni che vanno fatte, che vanno studiate, e ovviamente anche qui la casistica quotidiana, poi ti permette di rifinire queste problematiche, perché appunto quello che per un umano, diciamo, è scontato per l'intelligenza artificiale generativa non lo è, perché lavoro solo il testo.

Però, giusto per farti capire, anche qui come progressivamente queste skill si ottimizzano, ottengono migliori risultati, e ovviamente, a fronte di questo.

Il risultato poi di questi assistenti, diciamo, assistenti virtuali, può migliorare migliorare, però, solo attraverso l'utilizzo reiterato e la supervisione umana attenta di queste delle risposte dell'intelligenza artificiale generativa.

Tirando brevemente le somme, secondo me, appunto, script e intelligenza artificiale locale sono una possibilità.

Una possibilità che pochi stanno attualmente sperimentando, e che invece, secondo me, va approfondita.

Le A online invece può diventare uno strumento potente per creare l'infrastruttura locale per ottimizzare l'infrastruttura locale.

Quindi per permetterti poi di fare e il programmatore a cottimo, mettiamola così, che ti dà una mano a gestire tutte queste strutture.

È ovvio che c'è la necessità di avere delle competenze, chiamiamole così trasversali, cioè sapere quello che è l'attività che deve svolgere l'avvocato, quindi saperla anche descrivere, sapere ovviamente dell'esistenza di alcuni software e di come funzionano ormai sistemi come Cloud Code e così via, la possibilità di integrare MCP, di integrare la CLI, quindi programmi a riga di comando che possono girare su computer e che questi assistenti a riga di comando sanno utilizzare bene perché sanno, chiamiamolo così programmare.

Sono tutte skill, mettiamolo, capacità che devono essere padroneggiate.

Io appunto te ne parlo perché bene o male, mi sto facendo questo bacaglio, diciamo culturale trasversale, diciamo tra l'informatica e poi anche qui l'intelligenza artificiale ormai non è neanche, è anche informatica indiscutibilmente, ma non è solo informatica, mettiamola così.

So che non è per tutti.

Ma inizia a essere possibile per chi ha voglia di sperimentare di crearsi soluzioni potenzialmente molto vantaggiose e dall'altro, appunto, che permettano diciamo, creare dei piccoli assistenti virtuali.

Se ovviamente, quando otterrò dei risultati significativi, li condividerò in questo podcast e eventualmente poi in articoli o repository se addirittura riuscirò ad arrivare a tanto, ma dubito, mettiamoli in questi termini.

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