Canonity, u-prompt e la maturazione dell’AI come strumento
Negli ultimi mesi ho osservato con crescente fastidio un equivoco diffondersi nel mondo dell’AI: l’idea che l’automazione coincida con il “lasciare fare tutto alla macchina”.
È un equivoco pericoloso, perché confonde la delega con l’abdicazione e l’efficienza con l’imprevedibilità.
Siamo umani.
E quando lavoriamo — davvero — abbiamo bisogno di certezza del risultato, non dei capricci di un modello che oggi risponde bene e domani no.
Gran parte dell’AI attuale, invece, è usata in modalità umarell: si apre una chat, si scrive un prompt, si osserva la risposta, la si corregge, la si rilancia. È un’iterazione continua, sincrona, fragile. Interessante, ma strutturalmente immatura.
Ivan Zhao, fondatore di Notion, ha messo un punto fermo su questo tema in un post che considero fondamentale e che vale la pena citare direttamente:
https://x.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400
Il concetto è semplice quanto definitivo: se stai guardando l’AI mentre lavora, non stai automatizzando nulla. Nessuno osserva una fabbrica mentre produce. Si progetta il processo, si avvia, si torna dopo.
Il valore sta nel processo, non nella conversazione.
Questa osservazione è la chiave per capire Canonity e u-prompt, e soprattutto perché sono due strumenti diversi che risolvono due problemi diversi.
Canonity nasce come editor di prompt multi-modello LLM, ma sarebbe un errore fermarsi a questa definizione. Canonity non serve a “provare modelli a caso” né a demandare a una macchina la scelta del modello migliore (come fanno sistemi alla Perplexity).
In Canonity la scelta del modello è umana. Sempre.
Questo non è un limite. È una presa di posizione.
Chi lavora sa che modelli diversi producono risultati diversi, con stili diversi, affidabilità diverse, bias diversi. Affidare questa scelta a un algoritmo significa accettare una variabilità che, nei contesti di lavoro reali, non è accettabile.
Canonity parte da un presupposto semplice: l’umano è responsabile del risultato finale, quindi l’umano deve scegliere con quale cervello artificiale lavorare.
Canonity è lo spazio in cui costruisci il tuo prompt automatico, lo testi, lo migliori, lo rendi stabile. È uno strumento personale, quasi intimo. Serve a te, per risolvere un problema tuo.
Qui l’AI non è un giocattolo né un oracolo, ma un componente tecnico da configurare con attenzione.
Quando quel prompt funziona e il risultato è affidabile, ripetibile, coerente, succede qualcosa di interessante: ti rendi conto che quel risultato non serve solo a te.
Ed è qui che entra in gioco u-prompt.
u-prompt non è un repository di prompt e non nasce per vendere “testi magici”. Nasce da un’idea molto più concreta: non vendere il prompt, vendi il risultato.
Chi arriva su u-prompt non compra istruzioni, compra un output. Esattamente come in un juke-box: non compri il disco, ascolti la canzone.
Questa distinzione è cruciale.
Un prompt richiede competenza, contesto, manutenzione. Un risultato no. Un risultato risponde a un bisogno diretto e abbassa enormemente la soglia di accesso. Meno richiesta cognitiva significa molti più utenti potenziali.
Canonity e u-prompt, insieme, separano in modo netto due momenti che fino a oggi erano confusi: la fase di costruzione e la fase di consumo.
Canonity è per chi costruisce.
u-prompt è per chi usa.
Nel primo caso sei ancora “in cantiere”, stai progettando, testando, raffinando. Nel secondo, il cantiere non si vede più. Il lavoro è fatto. Il processo gira. L’utente non osserva nulla, ottiene solo il risultato.
È esattamente il passaggio descritto da Ivan Zhao: dall’AI osservata all’AI che lavora mentre tu fai altro.
Non perché “la macchina è più brava”, ma perché il processo è stato progettato bene.
Qui avviene il salto da umarell a direttore.
L’umarell guarda, commenta, corregge, il direttore non suona ogni strumento, ma decide chi suona cosa, quando e come.
Canonity ti mette in mano la bacchetta. u-prompt apre il teatro al pubblico.
Non c’è alcuna retorica futuristica in tutto questo, è una questione di maturità degli strumenti.
Finché l’AI resta una chat da sorvegliare, non entrerà mai davvero nei processi produttivi. Finita la fase umarell adesso deve diventare un sistema che produce output affidabili, ripetibili e vendibili, allora sì che sarà uno strumento.
Alla fine di gennaio 26 partirà la startup e una parte significativa dei prodotti sarà già utilizzabile. Non una promessa, ma strumenti concreti, pensati per chi lavora davvero e non ha tempo di fare l’umarell davanti allo schermo.
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