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Il Punto di Svolta degli AI Agent: perché gli strumenti editoriali stanno per cambiare

di Thomas Cox

Thomas Cox è co-fondatore e responsabile tecnologico di Veristage, azienda che sviluppa soluzioni AI per l’editoria e i media. Lavora da oltre 20 anni nel settore delle tecnologie editoriali.

Insight è una piattaforma AI nata negli Stati Uniti dall’esperienza di Veristage nel settore editoriale internazionale.
Offre agli editori uno strumento potente per creare testi promozionali e materiali visivi: copertinari, comunicati stampa, quarte di copertina e grafiche per i social.
Integra anche funzioni editoriali avanzate come valutazione dell’opera, sintesi, traduzioni, text-to-speech e strumenti per l’educational (eserciziari, glossari, presentazioni).
È adottata da grandi, medi e piccoli editori in tutto il mondo.

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Una recente campagna pubblicitaria provocatoria è apparsa nella metropolitana di Londra e alle fermate degli autobus di San Francisco, invitando i pendolari a “Smettere di Assumere Umani – È Arrivata l’Era dei Dipendenti AI”. Questi cartelloni viola sono firmati da una società chiamata Artisan, che promette agenti AI in grado di gestire l’intero flusso di lavoro commerciale: dalla ricerca di potenziali clienti, alla creazione di comunicazioni personalizzate, fino al follow-up e alla chiusura delle trattative. È una provocazione studiata, pensata per attirare l’attenzione.

Ma dietro gli slogan sensazionalistici si sta concretizzando un cambiamento reale e rilevante: i sistemi di intelligenza artificiale sono ora in grado di eseguire processi complessi e articolati, che fino a poco tempo fa richiedevano il coordinamento umano.

Come funzionano davvero questi “agent”? Quali sono le loro reali potenzialità? E cosa significa tutto questo per i flussi di lavoro editoriali, rimasti sostanzialmente invariati per decenni?

Cos’è un AI Agent? Un LLM con strumenti integrati

Gli AI agent di oggi sono, in sostanza, grandi modelli linguistici (LLM) dotati della capacità di utilizzare strumenti esterni. Immaginateli come ChatGPT o Claude, ma con la possibilità di accedere a funzioni specifiche: ricerche web, esecuzione di codice, interazione con API, manipolazione di file.

Il funzionamento è piuttosto lineare: l’LLM riceve un compito, sceglie lo strumento più adatto, lo utilizza, verifica il risultato e decide il passo successivo. Questo ciclo si ripete fino al completamento del task o fino a quando l’agent non può procedere oltre.

AI Agent in azione: Claude Code

Uno degli esempi più chiari delle capacità attuali degli agent AI arriva dal mondo dello sviluppo software. Claude Code di Anthropic, lanciato nell’aprile 2025, non si limita a suggerire porzioni di codice: è in grado di eseguire comandi in autonomia, verificare il funzionamento del codice, correggere errori e migliorarlo progressivamente fino al risultato desiderato.

Un esempio pratico:

Un developer chiede a Claude Code: “Puoi aiutarmi a creare uno script Python che elabori tutti i file CSV in una cartella e li combini in un unico file Excel con fogli separati?”

Claude Code:

Scrive lo script iniziale
Lo esegue per individuare eventuali errori
Rileva l’assenza di alcune librerie (pandas, openpyxl)
Installa le librerie mancanti
Si accorge di un errore di codifica in un file CSV
Modifica il codice per gestire codifiche diverse
Esegue con successo lo script finale
Fornisce il codice funzionante con le istruzioni d’uso

Il developer supervisiona il processo, ma non deve più copiare e incollare codice o fare debug riga per riga. L’agent AI può anche porre domande durante l’esecuzione, proprio come un membro del team, e lavora fino al completamento del compito.

AI Agent per l’editoria: uno scenario imminente

Se Claude Code è già realtà, gli agent specifici per l’editoria stanno emergendo ora. Ecco uno scenario verosimile a breve termine:

Un editor chiede a un agent AI dedicato: “Verifica che tutte le citazioni in questo manoscritto rispettino il Chicago Manual of Style, 17ª edizione.”

L’agent:

Usa uno strumento di lettura documenti per analizzare il manoscritto e individuare tutte le citazioni
Applica un estrattore di citazioni per suddividere ogni riferimento nei suoi elementi (autore, anno, titolo, editore)
Passa ogni citazione a un validatore di stile Chicago, secondo le regole CMOS 17
Utilizza uno strumento di confronto per identificare eventuali discrepanze
Genera un report: “Trovate 23 citazioni: 18 corrette, 3 senza numero di pagina, 2 con formattazione della data errata”
Chiede: “Vuoi che corregga automaticamente i problemi di formattazione?”
Se approvato, utilizza uno strumento di editing per aggiornare le citazioni
Traccia tutte le modifiche effettuate tramite uno strumento di monitoraggio

Come nel caso del developer, l’editor dà l’input iniziale e prende le decisioni chiave, mentre l’agent automatizza la verifica manuale.

E questo è solo un esempio. Con lo stesso set di strumenti, un agent AI potrebbe:

Convertire l’inglese britannico in americano in tutto il testo
Garantire la coerenza dei nomi e delle descrizioni dei personaggi
Formattare i manoscritti secondo gli standard della casa editrice
Verificare la gerarchia corretta dei titoli di capitolo
Controllare che tutte le tabelle e le figure siano correttamente citate nel testo

Il pattern è sempre lo stesso: strumenti specializzati + coordinamento LLM = workflow editoriali automatizzati.

Uno sguardo realistico

Non si tratta della “rivoluzione” promessa dai cartelloni viola, in cui si licenziano tutti i collaboratori umani. Si tratta piuttosto di connettere strumenti digitali a LLM come ChatGPT e Claude, per farli lavorare insieme in modo automatico.

Claude Code mostra cosa succede quando l’intelligenza artificiale può accedere a un numero sufficiente di strumenti: leggere file, scrivere codice, eseguirlo, correggere errori, iterare sulle soluzioni. È un punto di svolta: attività complesse diventano routine. Invece di chiedere all’AI di scrivere solo un frammento di codice, il developer può affidarle intere funzionalità.

Anche l’editoria si sta avvicinando a questo punto di svolta. Quando gli agent AI potranno accedere in combinazione a strumenti di editing, verifica di stile, ricerca di keyword e formattazione, cambierà il modo di delegare i compiti. Invece di controllare manualmente ogni citazione, l’editor potrà affidare l’intero processo di revisione. Invece di riformattare ogni titolo di capitolo a mano, potrà standardizzare l’intero manoscritto in un colpo solo.

Per i team marketing, significherà chiedere a un agent di “ricercare le keyword più performanti per questo thriller e aggiornare di conseguenza la descrizione Amazon”, attivando l’agent per analizzare i titoli concorrenti, identificare le strategie vincenti, riscrivere la descrizione e sottoporla all’approvazione. Oppure delegare la creazione di post social per il lancio di un libro, con l’agent che genera contenuti specifici per ogni piattaforma, ridimensiona le immagini e programma le pubblicazioni.

Non sono cambiamenti rivoluzionari, ma la somma di tante piccole automazioni. Quando un editor può delegare cinque o sei task di routine che prima occupavano metà giornata, o un marketer può automatizzare le parti più meccaniche di una campagna, l’impatto diventa significativo.

E il salto da “significativo” a “trasformativo” avviene quando si possono delegare abbastanza attività ripetitive e basate su regole da liberare davvero il lavoro umano per attività a più alto valore aggiunto.

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