Anthropic e OpenAI hanno appena reso portabile ciò che hai insegnato alla tua IA

Ogni poche settimane qualcuno a lezione mi fa una versione della stessa domanda: "E se passo mesi a configurare ChatGPT e la mia azienda passa a Claude?" O a Gemini. O a chiunque vinca l'anno prossimo.

È una preoccupazione legittima. Finora istruzioni, esempi e modelli che costruivi per uno strumento di IA restavano quasi sempre dentro quello strumento. Da ieri, questo è molto meno vero.

Cosa è successo il 22 ottobre con Agent Skills e Open Responses?

La Agentic AI Foundation (AAIF) ha annunciato quattro nuovi progetti alla sua conferenza AGNTCon + MCPCon a San Jose. La AAIF è la casa neutrale della Linux Foundation per gli standard aperti su cui funzionano gli agenti IA. Si occupa già di MCP, il protocollo che permette all'IA di collegarsi alle tue app, e di AGENTS.md. È partita lo scorso dicembre con tre progetti; ora ne ha dieci.

Gli ultimi due interessano soprattutto chi costruisce l'IA. I primi due interessano chiunque la usi al lavoro.

Due dei rivali più agguerriti dell'IA hanno appena deciso che le tubature non devono appartenere a nessuno. Una buona notizia per tutti quelli che non fanno gli idraulici.

Perché dovrebbe interessarti se non sei uno sviluppatore?

Perché il tuo vero patrimonio in fatto di IA non è l'abbonamento. È il know-how che le hai insegnato: come scrivi le proposte, come è strutturato il tuo report settimanale, quali controlli fai prima che parta una fattura. Mettere a punto quel know-how richiede ore.

• Meno dipendenza da un fornitore. Una skill che scrivi oggi in Claude può essere caricata da Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot e oltre 30 altri strumenti che leggono già il formato. Ora che è affidata a una fondazione neutrale, nessuna singola azienda può cambiarti le regole.
• Cambiare è più facile. Open Responses significa che le app e le automazioni che la tua azienda costruisce possono sostituire il modello sottostante con poco lavoro. Se arriva un modello più economico o migliore, passare a quello è un'impostazione, non una ricostruzione.
• Competenze condivisibili. Una skill è solo una cartella. Puoi passarla a un collega, a un nuovo assunto o a un cliente, e la sua IA svolgerà il compito a modo tuo.

Cos'è esattamente una Agent Skill?

Una skill è una cartella con un solo file obbligatorio, SKILL.md. In cima al file ci sono un nome e una descrizione di una riga che dice quando usarla. Sotto ci sono i passaggi, in linguaggio semplice. Le sottocartelle opzionali contengono esempi, modelli o piccoli script.

La parte furba è come viene caricata. All'inizio di una conversazione l'IA vede solo nome e descrizione di ogni skill, circa 100 token ciascuna. Quando la tua richiesta corrisponde, legge le istruzioni complete. Solo se le servono apre i file. Puoi installare decine di skill senza riempire la memoria dell'IA.

Come sfruttare le Agent Skills già da questa settimana?

1. Scegli tre compiti che ripeti ogni settimana. Un aggiornamento settimanale per un cliente, una proposta, un riepilogo di riunione, post social con il tuo tono. È la ripetizione che rende una skill conveniente.
2. Scrivi come li fai tu. I passaggi, com'è un buon risultato, due esempi reali, gli errori da evitare. Questa è la parte difficile e preziosa, ed è tua.
3. Trasforma ognuno in un SKILL.md con il prompt qui sotto. Salva le cartelle in un posto che controlli tu, come una cartella di Google Drive o Dropbox, non solo dentro un'app di IA.
4. Installale dove lavori. In Claude puoi caricare una skill dalle Impostazioni; Claude Code, Codex e Gemini CLI le leggono da una cartella di skill. Poi prova la stessa skill in un secondo strumento e confronta.
5. Condividi con il tuo team quelle che funzionano meglio. Una buona skill è un documento di processo che viene seguito davvero, perché l'IA lo segue ogni volta.

Copia questo prompt: trasforma uno dei tuoi processi in una skill

Incollalo in Claude, ChatGPT o Gemini, poi descrivi un compito che svolgi spesso.

Aiutami a trasformare uno dei miei compiti di lavoro ricorrenti in una Agent Skill (il formato aperto SKILL.md).

Prima intervistami. Fammi una domanda alla volta, fino a 8 domande, su:
- qual è il compito e quando lo svolgo
- i passaggi esatti che seguo
- com'è un risultato eccellente (chiedimi di incollare 1-2 esempi reali)
- le mie preferenze di tono, formato e lunghezza
- gli errori comuni da evitare
- eventuali modelli, checklist o file che uso

Poi scrivi il file SKILL.md completo:
1. Frontmatter YAML con:
   name: minuscole-con-trattini (massimo 64 caratteri)
   description: una o due frasi che dicano cosa fa la skill E quando usarla
2. Una breve sezione "Obiettivo"
3. "Passaggi" numerati in linguaggio semplice
4. Una lista di "Controllo qualità" che l'IA deve verificare prima di darmi il risultato
5. Una lista di "Errori da evitare"
6. Una sezione "Esempi" (oppure dimmi quali esempi salvare in una cartella references/)

Tieni il SKILL.md sotto le 300 righe. Infine, dimmi che nome dare alla cartella e quali file aggiuntivi metterci accanto.

Il compito che voglio trasformare in skill:
[descrivilo qui]

Le altre notizie sull'IA di oggi

La Decisions API di OpenAI ora è aperta a tutti

Sempre il 22 ottobre, OpenAI ha aperto la sua Decisions API a tutti i clienti. È un "modello decisionale": invece di scrivere testo, sceglie una risposta tra opzioni che definisci tu (quale team riceve questo ticket, se questo lead è caldo o freddo, approvare o segnalare). OpenAI l'ha costruito a partire dal suo modello GPT-6 Luna e dice che i tempi di risposta sono scesi da 1–3 secondi a circa 100–180 millisecondi. L'app per imparare le lingue Speak ha ridotto il tempo tra un'azione e l'altra da 1,4 secondi a 0,13. È la risposta di OpenAI a Jev di TypeSafe, che ho spiegato in Cos'è Jev?

Come usarlo: qualsiasi passaggio della tua attività che in realtà è una domanda a scelta multipla (etichettare email, smistare richieste, classificare fatture) non ha più bisogno di un modello di chat lento e costoso. Se usi Make, n8n o Zapier, quel passaggio ora può essere quasi istantaneo ed economico. Prova i modelli decisionali sui tuoi dati prima di fidarti di qualsiasi benchmark: al momento si piazzano in modo molto diverso a seconda di chi misura.

DeepSeek raccoglie circa 15 miliardi di dollari

Il laboratorio cinese DeepSeek sta raccogliendo circa 100 miliardi di yuan (circa 15 miliardi di dollari), con Tencent e il produttore di batterie CATL tra i maggiori investitori, secondo Bloomberg. L'obiettivo è stato alzato due volte strada facendo. I soldi andranno in data center e in altri modelli open source, in vista di una possibile quotazione in borsa.

Cosa significa per te: i modelli aperti cinesi, economici e di alta qualità, non spariranno, e questo tiene sotto pressione i prezzi in tutto il mercato. Se li usi, verifica dove vengono elaborati i tuoi dati: usare un modello aperto tramite un provider europeo o statunitense è diverso dall'usare l'app dell'azienda stessa.

Domande frequenti sulle Agent Skills

Fonti: annuncio della Agentic AI Foundation (22 ott 2026); SiliconANGLE sui quattro progetti; panoramica del formato SKILL.md e degli strumenti che lo adottano; TechCrunch sulla Decisions API (22 ott 2026); Bloomberg via Yahoo Finance sul round di DeepSeek. I consigli vengono dal mio lavoro di coaching.