Chiedere un testo a ChatGPT ormai lo sanno fare tutti. La difficoltà arriva dopo, quando quel testo va pubblicato.
Questi strumenti scrivono bene anche quando dicono cose false, con lo stesso tono sicuro di quando dicono cose vere. Per questo, sui contenuti che escono con il tuo nome sopra, serve un metodo per usarli e un’idea chiara di dove cercare gli errori.
Dove nascono gli errori: nella verifica
Un testo generato di solito si legge bene e sembra credibile. Proprio per questo è rischioso: a vista non c’è niente che ti avverta di controllare.
E oltre ai dati pubblici, lo strumento inventa cose che riguardano te: strumenti che non usi, procedure che non hai, episodi che non ti sono mai capitati, tutti raccontati in prima persona come se li avessi scritti tu.
Mi è successo con il sistema che uso per preparare le bozze del blog. Il primo articolo che ha prodotto mi attribuiva tre cose false: un’app di messaggistica che non uso, un modo di approvare i testi che non esiste e un invio di email sbagliate a clienti veri, mai avvenuto. Ed era scritto benissimo. La terza è la più grave, perché è un danno alla reputazione costruito su un fatto falso, raccontato come se lo dicessi io.
Perché i controlli automatici non bastano
Verrebbe da pensare che un controllo automatico se ne accorga. Nel mio caso i controlli erano tre (frasi vietate, numeri senza fonte, originalità del testo) e non ne è scattato nessuno.
Il motivo è semplice: per il criterio che conta di più, un aneddoto inventato è un ottimo aneddoto. Il controllo di qualità chiede «questo testo potrebbe averlo scritto chiunque?», e un dettaglio specifico e personale fa rispondere di no. Se sia vero o falso, non lo guarda.
Da qui una regola che vale anche fuori dal mio caso: se un sistema premia i dettagli specifici, i dettagli specifici li deve anche verificare, altrimenti il modello impara che inventare conviene.
Cosa mettere nel processo
Nelle istruzioni. L’elenco completo degli strumenti che usi, e il divieto esplicito di attribuirti qualsiasi cosa che non sia in quella lista o di inventare aneddoti, durate o conseguenze che non gli hai dato tu.
Nel controllo. Una lista degli strumenti che non usi: se uno di questi compare vicino a un possessivo o a un verbo in prima persona («il mio», «uso», «ricevo»), il testo si blocca. In più, un controllo su ogni affermazione che parla di cose inviate in automatico a un cliente.
Può sembrare eccessivo. Però un articolo non pubblicato non costa niente, mentre quanto costa un articolo che racconta una cosa falsa su di te lo scopri solo dopo.
Il metodo, in tre passaggi
Il brief prima del prompt. A chi parli, cosa deve capire, cosa deve fare dopo, cosa non deve esserci. «Scrivimi un articolo sui siti web» produce spazzatura.
La materia prima gliela dai tu. Appunti, email vecchie, la trascrizione di una chiamata, il listino. Con questo materiale il testo parla della tua attività e non somiglia a quello di tutti gli altri. Serve anche per farsi citare dalle AI di ricerca, che citano chi aggiunge qualcosa a quello che si trova già scritto ovunque.
Sulla bozza si interviene su tre cose. Si verifica ogni numero e ogni nome, uno per uno, e quello che non si riesce a verificare si toglie. Si tagliano le introduzioni che non dicono niente. Si rimette dentro un esempio vero o un’opinione.
Gli errori che si riconoscono a occhio
L’apertura vuota. «Nel mondo digitale di oggi, sempre più aziende…». Se un testo inizia così, si capisce da dove viene.
Le liste di tre aggettivi. «Efficace, innovativo e performante» non significa niente.
Le transizioni meccaniche. Quelle formule che aprono un paragrafo riassuntivo senza aggiungere niente, o che annunciano che sta per arrivare una cosa importante invece di dirla. Sono il segnale più affidabile di un testo uscito da una macchina e mai riletto: conviene tenerne un elenco e cercarle prima di pubblicare.
Nessun rischio, nessuna opinione. Se un articolo andrebbe bene per chiunque, chi legge non trova un motivo per scegliere te.
Una prova da fare sull’ultimo testo
Se usi ChatGPT per scrivere qualcosa che uscirà con il tuo nome sopra, fai una prova: prendi l’ultimo testo che hai prodotto e cerca ogni affermazione in prima persona. Ogni volta che il testo dice «io faccio», «io uso», «mi è successo», verifica che sia vero.
Nella mia esperienza i problemi si nascondono lì, più che nei numeri: i numeri li controlliamo tutti, gli aneddoti quasi nessuno.
Se vuoi partire da prompt già impostati per il marketing li ho raccolti in ChatGPT Prompt Pro. Se invece la domanda è più ampia, cioè dove ha senso l’AI nella tua azienda, è il lavoro della consulenza AI. Su cosa conviene automatizzare ho scritto qui.
