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Pensare con gli LLM, The Right Way

Potenziamo il pensiero critico usando l'AI generativa senza farci usare

«L'AI mi ha confermato X» usato come prova di X. Output che suonano brillanti ma non reggono a una rilettura severa. Una "AI policy" di tre pagine che nessuno legge. Suona familiare? "Pensare con gli LLM the Right Way" è il sistema di pensiero critico applicato agli LLM: il Triangolo del Pensare-Con (Intento / Avversario / Editore), le quattro decisioni meta di governance, le pratiche socratica e avversariale per indagare e verificare. Non prompt engineering: il metodo per non farsi rispecchiare. Training from the Back of the Room: impari facendo, non ascoltando.

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Hai mai chiuso una sessione con un LLM convinto che la tua tesi fosse più solida di prima — senza che sia cambiata una sola evidenza?

Output AI-assisted che suonano brillanti ma a fine giornata ti lasciano la sensazione di aver pensato meno, non di più. Documenti più lunghi, meno letti, mai contestati. Decisioni prese più velocemente — e cambiate altrettanto velocemente nei mesi successivi. Una "AI policy" di tre pagine che nessuno legge e che è già obsoleta. Se ti suona familiare, questo libro è per te.

"Pensare con gli LLM the Right Way" non è l'ennesimo manuale di prompt engineering. È un sistema di pensiero critico applicato all'uso quotidiano degli LLM — testato sul campo in workshop con team di ogni settore — per smettere di scivolare nella modalità conferma e iniziare a usare l'AI generativa come strumento di aumento del pensiero, non di sostituzione.

Cosa troverai dentro:

  • Il Triangolo del Pensare-Con (Intento / Avversario / Editore): tre vertici sempre attivi, una sola regola — quando uno collassa, non stai usando l'LLM, l'LLM sta usando te
  • La matrice 2×2 orologi/nuvole × verità/conferma: una mappa diagnostica per capire in 30 secondi se la sessione che stai per aprire è il caso giusto per un LLM
  • Quattro pattern socratici (Elenchus, Maieutic, Aporia, Dialectic) per indagare un problema mal posto, e Chain-of-Verification in versione leggera per verificare un output in 15 minuti, non 45
  • Quattro decisioni meta esplicite (Cosa delegare · Come verificare · Chi è responsabile · Soglia di rinuncia) per la governance di team — non un documento, un patto operativo
  • Tre derive da riconoscere — specchio, inerzia, agenticità — con i relativi pattern di recupero
  • Training from the Back of the Room: impari facendo, non ascoltando lezioni frontali

Francesco Fullone, autore della serie the Right Way (KPI, OKR, Theory of Change, Sustainable IT, Business Design, Business Innovation), founder di Daruma Consulting e formatore presso Bologna Business School, H-Farm e Talent Garden, condensa anni di pratica con LLM in 8 capitoli che ti porteranno dalla frustrazione del «ho usato l'AI ma non ne sono uscito più bravo» alla postura del professionista che firma ogni output con la propria voce.

Questo libro è per te se:

  • Sei stanco di output AI-assisted che non reggono a una rilettura severa
  • Vuoi capire la differenza fra pensare-con e delegare-a l'LLM
  • Devi disegnare la policy AI del tuo team — e non sai da dove iniziare oltre i divieti generici
  • Cerchi un metodo, non l'ennesimo tutorial sul prompt del momento
  • Lavori con un LLM ogni giorno e ti accorgi che, dopo sei mesi, sei più produttivo e meno bravo

Include:

  • Workshop completo di 4 ore (guida facilitatore, workbook studente, slide deck HTML+PPTX, simulazioni d'aula) liberamente scaricabile da GitHub sotto licenza CC BY-SA
  • 6 canvas operativi illustrati pronti per la stampa A2/A3 (matrice 2×2, 4 decisioni meta, plance socratica/adversarial, Canvas A→B)
  • 4 poster A3 di istruzioni illustrate da lasciare sul tavolo dei team durante gli esercizi
  • Skill open-source adversarial-verify per Claude Code: il metodo del libro cristallizzato in workflow eseguibile (licenza MIT)
  • 8 figure didattiche inline + template compilabili in Appendice D
  • Bibliografia ragionata con ~50 fonti indicizzate per riferimento incrociato


Author

About the Author

Francesco Fullone

Mi chiamo Francesco Fullone, faccio cose, vedo gente, creo situazioni. In tutti questi casi cerco di capire perché lo sto facendo, che obiettivi mi sto dando e come controllare che abbiano davvero senso. Questo libro è un esempio concreto di questo approccio.

Nella mia vita professionale mi definisco business e sustainability designer. Aiuto aziende di ogni dimensione a chiarire le loro proposte di valore, a organizzarsi meglio e a tradurre strategie astratte in pratiche quotidiane. Lo faccio come consulente, mentor e a volte come investitore, con una preferenza per i progetti che hanno un impatto positivo sull’ambiente o sulla società.

Ho fondato diverse aziende – tra cui Apropos, che ha organizzato conferenze ed eventi tech in Italia e all’estero, Digitiamo, dedicata a prodotti di NLP e AI, e Aura, che lavora su tecnologie per l’agritech. In passato ho guidato Ideato per più di dieci anni, contribuendo a renderla un punto di riferimento per lo sviluppo software in Italia.

Dal 2002 sono presidente di GrUSP, un’associazione no-profit che promuove buone pratiche nello sviluppo web. Se sei stato a una conferenza internazionale sulle tecnologie web in Italia, probabilmente ci siamo già incontrati: sul palco, dietro le quinte o semplicemente al coffee break.

Insomma, faccio cose. Ma soprattutto cerco di imparare dal processo e di condividerne gli insegnamenti.

Contents

Table of Contents

Dedica

Capitolo 0: Pensare, ancora — Perché un altro libro sull’AI

  1. Cosa troverai qui (e cosa no)
  2. Una dichiarazione preliminare
  3. 0.1 Il paradosso del cervello aumentato
  4. 0.2 Perché un altro libro sull’AI
  5. 0.3 A chi parla questo libro
  6. 0.4 Come è strutturato
  7. 0.5 Come questo libro è stato fatto
  8. 0.6 Come invecchierà questo libro
  9. Checkpoint
  10. Sintesi
  11. Domanda Socratica

Parte I: CAPIRE — Quando e perché usare un LLM

Capitolo 1: Orologi, nuvole e LLM

  1. 1.1 La tassonomia di Popper
  2. 1.2 Una dimensione ortogonale: cerca verità o cerca conferma?
  3. 1.3 Cosa intendiamo per «LLM»
  4. 1.4 Le quattro configurazioni del pensare con un LLM
  5. 1.5 Apparato di valutazione: tre domande prima di aprire la sessione
  6. 1.6 Il bias inverso: usarlo per tutto
  7. 1.7 Casi — Le quattro configurazioni in pratica
  8. Mini-questionario — Sei prompt, tre domande
  9. Checkpoint
  10. Sintesi
  11. Domanda Socratica

Capitolo 2: Il Triangolo del Pensare-Con

  1. 2.1 Cosa vuol dire «pensare con»
  2. 2.2 I tre vertici
  3. 2.3 La regola del triangolo
  4. 2.4 Le quattro decisioni esplicite
  5. 2.5 Una variante più severa: i criteri di validazione dell’iniziativa
  6. 2.6 Le quattro decisioni in pratica
  7. Esercizio 2 — Configura il tuo Triangolo
  8. Checkpoint
  9. Sintesi
  10. Domanda Socratica

Parte II: PRATICARE — Rischio, indagine, verifica

Capitolo 3: Pensieri specchio

  1. 3.1 Cosa sono i pensieri specchio
  2. 3.2 Perché succede — le cause sistemiche
  3. 3.3 Tre sintomi nel team
  4. 3.4 Specchi e predazione attentiva
  5. 3.5 Tre contromisure tattiche
  6. 3.6 Lo specchio in sé stessi
  7. 3.7 Proteggere la decisione seminale dallo specchio
  8. Mini-questionario — Sei frasi, due colonne
  9. Checkpoint
  10. Sintesi
  11. Domanda Socratica

Capitolo 4: La pratica socratica

  1. 4.1 Cos’è il metodo socratico
  2. 4.2 Perché il metodo socratico si applica meglio agli LLM
  3. 4.3 Quattro pattern socratici con un LLM
  4. 4.4 Una nota prima di chiudere: cosa il socratico non fa
  5. 4.5 Un esempio: l’elenchus che ha cambiato un brand
  6. 4.6 Esercizio — una sessione socratica completa
  7. Checkpoint
  8. Sintesi
  9. Domanda Socratica

Capitolo 5: La pratica avversariale

  1. 5.1 Da contromisura tattica a pratica di metodo
  2. 5.2 Chain-of-Verification
  3. 5.3 La triade — deduttivo, induttivo, abduttivo
  4. 5.4 Socratico e avversariale — quando l’uno, quando l’altro
  5. 5.5 Dalla pratica individuale alla pratica di team — cinque domande nel tempo
  6. 5.6 La skill operativa, in breve
  7. Esercizio 4 — Adversarial check guidato
  8. Checkpoint
  9. Sintesi
  10. Domanda Socratica

Parte III: ADOTTARE — Dalla pratica individuale al team

Capitolo 6: Le tre derive del Pensare-Con

  1. 6.1 Perché la postura scivola
  2. 6.2 Deriva da specchio
  3. 6.3 Deriva da inerzia
  4. 6.4 Deriva da agenticità
  5. 6.5 Il segnale comune: la fatica giusta
  6. 6.6 Il debito cognitivo: cosa le derive lasciano
  7. Mini-questionario — Tre domande di fine sessione
  8. Checkpoint
  9. Sintesi
  10. Domanda Socratica

Capitolo 7: Fare onboarding del pensiero, non dello strumento

  1. 7.1 Il falso onboarding
  2. 7.2 Il vero onboarding — la postura prima dello strumento
  3. 7.3 Le quattro decisioni esplicite a scala organizzativa
  4. 7.4 Segnali di adozione — leading, sentinel, lagging
  5. 7.5 Theory of Change dell’adozione
  6. 7.6 Vibe coding e agenti — due tentazioni da contenere
  7. 7.7 Checklist di onboarding LLM per il team
  8. 7.8 Mollick come contraltare onesto
  9. 7.9 Onboarding al modulo postura
  10. Esercizio 6 — La checklist di onboarding
  11. Checkpoint
  12. Sintesi
  13. Domanda Socratica

Appendici

Appendice A — Glossario

  1. Termini canonici del libro

Appendice B — Bibliografia ragionata

  1. Cornice filosofica e teoria critica
  2. AI applicata al lavoro e alle organizzazioni
  3. Metodologia tecnica
  4. Volumi complementari della serie “the Right Way”
  5. Blog dell’autore (fullo.net)
  6. Substack Sustainable ITC (sustainableitc.substack.com)
  7. Letture correlate (non citate inline)
  8. Trascrizioni di corsi e talk dell’autore
  9. Materiali pubblici del brand Corvo Bianco

Appendice C — Roadmap delle prime quattro settimane

  1. Nota onesta in apertura — questa appendice come tl;dr operativo
  2. Premessa metodologica
  3. Settimana 1 — Triage
  4. Settimana 2 — Foglietto del Triangolo
  5. Settimana 3 — Mirror-busting e regola dei tre prompt
  6. Settimana 4 — Diario delle derive
  7. Cosa hai installato in quattro settimane (riepilogo)
  8. Dopo le quattro settimane
  9. Una nota finale

Appendice D — Materiali compilabili (esempi + template)

  1. D.1 — Le quattro decisioni esplicite del ruolo
  2. D.2 — Una sessione socratica completa
  3. D.3 — Checklist di onboarding LLM per il team
  4. Nota sui materiali

Appendice E — Adversarial check di questo libro

  1. E.1 — Obiezione accettata e corretta in due fasi: «specchio» era un mismatch categoriale, e «LLM» era trattato come oggetto puro
  2. E.2 — Obiezione accettata come limite: socratico + avversariale coprono solo lo spazio critico
  3. E.3 — Obiezione accettata come limite: due tassonomie centrali del libro non sono esaustive
  4. E.4 — Obiezione non accettata: il libro è stato co-prodotto, quindi non vale
  5. Nota metodologica

COLOPHON

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