Qual è la migliore Intelligenza Artificiale?
È una delle domande che mi fanno più spesso durante i corsi.
ChatGPT?
Claude?
Gemini?
Copilot?
Perplexity?
La mia risposta, quasi sempre, comincia con un’altra domanda:
“Che cosa devi fare?”
Perché cercare la migliore Intelligenza Artificiale in assoluto, nel 2026, ha sempre meno senso.
Gli strumenti si sono avvicinati moltissimo. ChatGPT può fare ricerca sul web, analizzare documenti e dati, lavorare su progetti continuativi e collegarsi a servizi esterni. Claude può cercare sul web, lavorare con documenti e integrazioni, fare ricerca articolata e collegarsi agli ambienti di lavoro. Gemini entra profondamente dentro Google Workspace e può utilizzare Gmail, Drive, Documenti, Fogli e altre fonti come contesto. Microsoft 365 Copilot vive direttamente dentro Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams. Perplexity, nato con una vocazione molto forte verso la ricerca, oggi affianca alla ricerca sul web anche documenti, fonti aziendali e modalità di analisi più profonde.
I confini, quindi, sono molto meno netti di qualche anno fa.
La scelta non dovrebbe partire dal logo.
Dovrebbe partire dal lavoro.
Prima il lavoro, poi lo strumento
Questo principio attraversa tutto il Metodo Sinibaldi.
Quando entro in un’azienda non parto chiedendo:
“Volete usare ChatGPT?”
Parto cercando di capire cosa fanno le persone.
Quali documenti leggono.
Quali attività ripetono.
Dove perdono tempo.
Quali informazioni devono cercare.
Dove stanno i dati.
Quali decisioni prendono.
Quali errori possono permettersi e quali, invece, avrebbero conseguenze concrete.
Soltanto dopo arriva lo strumento.
Può sembrare un’inversione banale, ma non lo è affatto.
Quando partiamo dalla tecnologia tendiamo a cercare qualcosa da farle fare.
Quando partiamo dal lavoro cerchiamo la tecnologia che può aiutarci davvero.
È anche il motivo per cui ho già scritto che dipendere da una sola Intelligenza Artificiale è un rischio.
Non perché dobbiamo avere cinque abbonamenti.
Non perché dobbiamo aprire ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e Perplexity ogni mattina e fare la stessa domanda a tutti.
Quella sarebbe soltanto dispersione.
Significa invece costruire un criterio che resti valido anche quando cambiano i modelli, i prezzi, i nomi delle funzioni e perfino le aziende che oggi sembrano dominare il mercato.
La domanda, allora, diventa:
per questo lavoro, quale strumento mi fa lavorare meglio?
Non confondere il modello con il prodotto
Prima di continuare serve fare una distinzione che nel 2026 sta diventando sempre più importante.
Quando diciamo “uso Copilot” oppure “uso Perplexity”, non stiamo necessariamente dicendo quale modello di Intelligenza Artificiale sta lavorando sotto.
Le piattaforme stanno diventando sempre più multimodello.
Perplexity permette, in alcune modalità e piani, di utilizzare modelli appartenenti a fornitori differenti. Microsoft ha esteso il proprio ecosistema Copilot anche a modelli Anthropic e alcune esperienze di Microsoft 365 utilizzano Claude.
Questo cambia parecchio il ragionamento.
Una cosa è scegliere un modello.
Un’altra è scegliere un ambiente di lavoro.
Dentro quell’ambiente contano anche accesso ai documenti, permessi, memoria, integrazioni, ricerca, gestione aziendale, sicurezza, collaborazione e possibilità di portare il risultato direttamente nel software nel quale lavoriamo.
Per questo non mi interessa molto sapere quale modello abbia ottenuto due punti in più in un benchmark pubblicato questa settimana.
Mi interessa capire se domani mattina aiuta davvero una persona a fare meglio il proprio lavoro.
Quando sceglierei ChatGPT
ChatGPT, oggi, lo considero soprattutto uno strumento molto trasversale.
Può essere utilizzato per scrittura, ragionamento, analisi di documenti, analisi di dati, ricerca, pianificazione, programmazione, produzione di contenuti e lavori che richiedono passaggi successivi.
La funzione Progetti permette di raccogliere conversazioni, file e istruzioni all’interno di uno stesso spazio di lavoro continuativo. Gli strumenti di analisi dati consentono di lavorare su fogli Excel, CSV, PDF e altri file creando anche tabelle, grafici e analisi supportate da codice. Deep Research permette di affrontare ricerche articolate su più fonti e oggi può lavorare anche con siti selezionati e applicazioni collegate.
Inoltre ChatGPT si sta trasformando sempre di più da chat isolata ad ambiente collegato ad altri strumenti attraverso app e plugin, che possono consentire ricerca, recupero delle informazioni, sincronizzazione di contenuti e, quando previsto, azioni verso servizi esterni.
Quando può avere particolarmente senso?
Quando il lavoro cambia spesso natura.
Questa mattina devo analizzare un foglio.
Poi scrivere una relazione.
Poi confrontare tre documenti.
Poi cercare informazioni sul web.
Poi lavorare sul testo.
Poi ragionare su una strategia.
In un contesto del genere la versatilità diventa un valore.
Pensiamo a un consulente.
Potrebbe creare un progetto dedicato a un cliente, inserire istruzioni stabili, lavorare su documenti autorizzati, costruire un’analisi, cercare informazioni pubbliche, preparare una bozza e continuare quel lavoro nel tempo senza ripartire ogni volta da zero.
Questo, per me, è un buon caso d’uso.
Non perché ChatGPT sia “la migliore IA”.
Perché quel tipo di lavoro richiede un ambiente generalista capace di passare da un’attività all’altra.
Quando guarderei con attenzione Claude
Claude lo prenderei in considerazione soprattutto quando il lavoro ruota molto intorno a testi, documenti, ragionamento, scrittura, analisi articolata e attività nelle quali vogliamo mantenere un dialogo lungo sul contenuto.
Negli ultimi anni Anthropic ha ampliato parecchio il perimetro dello strumento. Claude dispone di ricerca sul web, funzioni Research e integrazioni che possono collegarlo a sistemi esterni. Anthropic ha inoltre costruito collegamenti con Google Workspace, Microsoft 365, Slack e altre piattaforme.
Questo significa che Claude non va più pensato semplicemente come “quello bravo a scrivere”.
Sarebbe una fotografia troppo vecchia.
Pensiamo a chi deve lavorare su una grande quantità di materiale testuale.
Una consulenza.
Un dossier.
Un insieme di verbali.
Una serie di documenti progettuali.
Una ricerca che deve mettere insieme informazioni interne ed esterne.
Un lavoro editoriale lungo.
Una documentazione tecnica da interpretare e trasformare in una struttura comprensibile.
Qui Claude può essere uno degli strumenti che vale la pena mettere alla prova.
Notate che non ho scritto:
“Claude è il migliore per i testi”.
Non posso saperlo per il vostro testo.
La differenza è importante.
Una relazione legale non è un romanzo.
Un manuale tecnico non è una pagina web.
Una mail commerciale non è un report.
Il modo più serio per scegliere, quindi, rimane provarlo sul lavoro reale.
Quando sceglierei Gemini
Con Gemini il primo elemento che guarderei è l’ecosistema.
Se una persona o un’organizzazione vive quotidianamente dentro Gmail, Google Drive, Documenti, Fogli, Presentazioni, Meet e Chat, l’integrazione diventa immediatamente un fattore importante.
Google ha portato Gemini direttamente nel riquadro laterale delle applicazioni Workspace, dove può lavorare utilizzando il contesto delle email e dei documenti senza obbligare continuamente l’utente a uscire dall’ambiente nel quale sta lavorando.
Gemini Deep Research può inoltre combinare ricerca esterna con materiale proveniente da Gmail, Drive e Google Chat, costruendo ricerche che tengono insieme ciò che esiste sul web e ciò che esiste già nell’ambiente di lavoro dell’utente.
Facciamo un esempio.
Un responsabile marketing deve preparare un report su un nuovo mercato.
Dentro Drive ha i documenti commerciali.
Dentro Gmail ha gli scambi con i partner.
Dentro Fogli ha alcuni dati.
Sul web esistono studi, competitor, notizie e informazioni aggiornate.
Se il suo ambiente quotidiano è già Google Workspace, avere un sistema che riesce a lavorare dentro quel contesto può essere più importante del discutere per ore su quale modello, in astratto, scriva il paragrafo migliore.
Questo è il punto.
L’integrazione può valere più della classifica.
Naturalmente, prima di collegare l’IA ai dati aziendali bisogna affrontare anche permessi, privacy, sicurezza e regole interne. Il fatto che una funzione esista non significa che debba essere attivata senza una valutazione.
Ne ho parlato anche nell’articolo sui rischi legali dell’Intelligenza Artificiale per aziende e professionisti, perché più l’IA entra nelle informazioni aziendali, più dobbiamo smettere di considerarla una semplice chat.
Quando sceglierei Microsoft 365 Copilot
Qui il ragionamento è ancora più evidente.
Se il lavoro dell’organizzazione vive dentro Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneDrive e SharePoint, Microsoft 365 Copilot parte con un vantaggio molto particolare:
è già dentro il posto nel quale avviene il lavoro.
Microsoft descrive Copilot come integrato nelle applicazioni di Microsoft 365. Può supportare la scrittura e il lavoro sui documenti in Word, l’analisi in Excel, la costruzione di presentazioni in PowerPoint, la gestione delle informazioni in Outlook e i riepiloghi di riunioni, chiamate e chat in Teams.
Il suo agente Researcher può inoltre svolgere ricerche articolate utilizzando sia il web sia i contenuti aziendali ai quali l’utente ha accesso, comprese email, riunioni, file e chat.
Immaginiamo un direttore commerciale che trascorre la giornata tra Outlook, Teams, PowerPoint ed Excel.
Potrebbe non avere bisogno di un’IA che lo costringa continuamente a esportare, caricare, copiare, incollare e riportare il risultato altrove.
Potrebbe avere più valore un sistema che incontra il suo lavoro esattamente lì dove il lavoro si trova già.
Anche qui bisogna evitare una semplificazione.
Non significa:
“Se hai Office, Copilot è automaticamente migliore”.
Significa:
se la parte più importante del tuo lavoro vive nell’ecosistema Microsoft, l’integrazione deve entrare seriamente nella valutazione.
Questo vale ancora di più nelle organizzazioni nelle quali permessi, identità, documenti e sicurezza sono già gestiti attraverso Microsoft 365.
Quando sceglierei Perplexity
Quando la prima parola del problema è ricerca, Perplexity merita sicuramente di entrare nel confronto.
La sua impostazione nasce intorno alla ricerca delle informazioni e alla presentazione delle fonti.
Perplexity si definisce oggi un motore di ricerca basato sull’IA che cerca informazioni sul web e costruisce risposte accompagnate da citazioni e collegamenti alle fonti originali.
Questo non significa che le fonti siano automaticamente vere perché Perplexity le ha citate.
Nemmeno Perplexity sostiene questo.
Nella propria documentazione sulle etichette delle fonti ricorda espressamente che un’etichetta attribuita a un dominio non certifica l’accuratezza del singolo contenuto e che controllare la fonte originale resta il modo migliore per aumentare la fiducia nella risposta.
Questo punto mi piace particolarmente, perché ci riporta al metodo.
Lo strumento può trovare.
Noi dobbiamo ancora leggere.
Perplexity oggi dispone inoltre di modalità Research più approfondite, può lavorare su documenti caricati e nelle offerte aziendali può combinare web e file dell’organizzazione. Ha anche introdotto fonti dati specialistiche e premium per alcuni ambiti di ricerca.
Lo utilizzerei quindi con particolare interesse quando devo partire da una domanda e costruire rapidamente una mappa delle fonti.
Per esempio:
quali sono gli ultimi dati su un mercato?
Cosa è successo nelle ultime settimane su un determinato tema?
Quali studi esistono?
Quali aziende operano in un settore?
Quali fonti primarie posso consultare?
Quali posizioni differenti emergono su un argomento?
In questi casi Perplexity può essere un ottimo primo tavolo di ricerca.
Il tavolo, però, non è ancora la sentenza.
Le fonti vanno aperte.
Quindi ChatGPT scrive, Perplexity cerca, Copilot fa Office?
No.
Proprio questa è la semplificazione che eviterei.
ChatGPT cerca.
Perplexity può analizzare documenti e produrre file.
Claude fa ricerca.
Gemini scrive.
Copilot ragiona e ricerca.
Tutti questi strumenti continuano ad allargare il proprio territorio.
Per questo una tabella del tipo:
“Scrittura = Claude”
“Ricerca = Perplexity”
“Office = Copilot”
“Google = Gemini”
“Tutto = ChatGPT”
può essere utile come prima intuizione, ma diventa pericolosa se viene interpretata come una regola.
La realtà è più interessante.
La scelta dovrebbe dipendere almeno da cinque elementi.
1. Dove si trovano già le informazioni che ti servono?
Questa è la prima domanda che farei.
Se devi lavorare ogni giorno su informazioni che stanno in Microsoft 365, Copilot merita una valutazione.
Se la tua organizzazione vive dentro Google Workspace, Gemini parte da un contesto molto naturale.
Se utilizzi fonti e servizi differenti e cerchi un ambiente trasversale, ChatGPT o Claude possono avere più senso in determinati flussi.
Se il tuo lavoro comincia quasi sempre dalla ricerca esterna e dalle fonti, Perplexity merita di essere testato.
Il dato non è un dettaglio.
Il posto nel quale vive il dato cambia il valore dello strumento.
2. Cosa vuoi ottenere alla fine?
La seconda domanda riguarda l’output.
Devi ottenere una risposta?
Una ricerca documentata?
Una presentazione?
Un foglio Excel?
Una mail già pronta dentro Outlook?
Una revisione lunga?
Un confronto fra fonti?
Una sintesi di documenti interni?
Un pezzo di codice?
Un processo ripetibile?
Una prima decisione da sottoporre a verifica?
Due strumenti possono essere entrambi ottimi, ma uno può ridurre di quattro passaggi il percorso che porta al risultato finale.
Nel lavoro vero quei quattro passaggi contano.
3. Quanto conta la ricerca aggiornata?
Se stai scrivendo una poesia, probabilmente poco.
Se stai preparando una nota sull’ultima modifica normativa, moltissimo.
Se devi conoscere il prezzo attuale di un prodotto, moltissimo.
Se devi riassumere un documento che hai già davanti, il web potrebbe addirittura non servire.
Questo è uno degli errori che vedo spesso.
Utilizziamo sempre la stessa modalità dello stesso strumento indipendentemente dalla natura della richiesta.
Invece dovremmo scegliere anche come far lavorare l’IA.
Chat normale.
Ricerca web.
Deep Research.
Analisi del file.
Accesso alle fonti interne.
Strumento collegato.
L’ambiente è soltanto una parte della scelta.
4. Quanto sono importanti fonti e verificabilità?
Se dobbiamo ottenere idee per il nome di un evento, possiamo permetterci un processo molto leggero.
Se stiamo preparando un articolo giornalistico, una consulenza, una relazione tecnica, un’analisi normativa o una ricerca di mercato, le fonti diventano parte dell’output.
In questi casi non chiederei soltanto:
“Chi risponde meglio?”
Chiederei:
“Chi mi permette di capire più facilmente da dove arriva ciò che sta dicendo?”
La verificabilità dovrebbe diventare uno dei criteri di scelta.
È un passaggio importante anche nell’AI literacy, perché utilizzare bene uno strumento non significa soltanto saper ottenere la risposta. Significa saperla leggere, interrogare e controllare.
5. Quale livello di integrazione stai concedendo?
Questa domanda arriva per ultima nell’elenco, ma in azienda potrebbe dover arrivare per prima.
Una cosa è utilizzare una chat senza collegamenti.
Un’altra è darle accesso al Drive.
Un’altra ancora è collegarla alla posta.
Poi arrivano SharePoint, Slack, Teams, repository, CRM, database e applicazioni.
Ad ogni integrazione aumenta il valore potenziale.
Aumenta anche il perimetro da governare.
Per questo la scelta dello strumento non dovrebbe essere affidata esclusivamente a chi dice:
“Questo mi piace di più”.
Quando entra nei dati aziendali diventano importanti anche sicurezza, autorizzazioni, condizioni contrattuali, amministrazione degli account, gestione degli accessi e politiche interne.
La comodità non può essere l’unico criterio.
Facciamo casi concreti
Arriviamo al punto che interessa davvero.
Devo preparare una ricerca aggiornata con molte fonti
Metterei alla prova innanzitutto Perplexity e le modalità di ricerca approfondita di ChatGPT, Claude e Gemini.
Poi confronterei non soltanto le risposte.
Guarderei le fonti.
Quante sono primarie?
Quanto sono aggiornate?
Le citazioni sostengono davvero le affermazioni?
Lo strumento ha trovato documenti che gli altri non hanno trovato?
Quale mi consente di ricostruire meglio il percorso?
Il vincitore non è quello che scrive il report più elegante.
È quello che mi permette di arrivare alle informazioni migliori con il minor rischio di farmi credere una cosa non dimostrata.
Devo lavorare tutto il giorno su Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams
Microsoft 365 Copilot entra immediatamente nella valutazione.
Non perché debba vincere ogni confronto qualitativo, ma perché può ridurre la distanza fra l’IA e gli strumenti nei quali sto già lavorando.
Questo valore va misurato.
L’azienda lavora quasi interamente su Gmail, Drive, Docs e Sheets
Stesso ragionamento per Gemini.
L’integrazione nativa con Google Workspace può diventare un elemento decisivo, soprattutto se il lavoro richiede continuamente informazioni provenienti da email e documenti già presenti nell’ecosistema.
Devo scrivere, ragionare, analizzare file, cercare informazioni e cambiare spesso attività
ChatGPT merita di essere provato come ambiente generalista.
Progetti, analisi dei dati, ricerca, strumenti collegati e continuità del contesto possono renderlo particolarmente adatto a chi svolge attività molto differenti.
Devo lavorare intensamente su documenti, analisi testuale e scrittura lunga
Claude merita sicuramente un test serio.
Non partirei però dalla reputazione che lo strumento ha online.
Prenderei tre documenti reali, adeguatamente trattati dal punto di vista dei dati, costruirei lo stesso compito e confronterei il risultato con le alternative.
Questo è molto più utile di cento recensioni.
Il test che farei prima di scegliere l’IA per un’azienda
Se un’azienda mi chiedesse:
“Quale dobbiamo comprare?”
non risponderei immediatamente con un nome.
Prenderei cinque attività reali.
Non demo inventate.
Lavoro vero.
Per esempio:
una mail complessa da preparare;
un documento da analizzare;
una ricerca con fonti;
un foglio con dati da interpretare;
una procedura interna da costruire.
Poi farei eseguire gli stessi compiti agli strumenti candidati, mantenendo per quanto possibile obiettivo e contesto equivalenti.
Alla fine non darei un voto soltanto alla risposta.
Valuterei:
qualità;
precisione;
tempo risparmiato;
capacità di rispettare le istruzioni;
fonti;
facilità di verifica;
integrazione con gli strumenti aziendali;
gestione dei dati;
semplicità per le persone;
numero di passaggi necessari per arrivare al risultato;
qualità dell’output dopo la revisione umana.
Solo allora sceglierei.
Questo è un piccolo benchmark aziendale.
Molto meno spettacolare dei benchmark online.
Molto più utile.
Non testare con un prompt sbagliato
C’è però un problema.
Se confrontiamo cinque strumenti usando una richiesta povera, stiamo misurando anche il nostro errore.
“Scrivimi una relazione sull’Intelligenza Artificiale.”
Poi leggiamo cinque risultati e decidiamo quale ci piace di più.
È un confronto debole.
Bisogna dare agli strumenti un contesto abbastanza chiaro da consentire un confronto sensato.
Chi deve leggere il documento?
Qual è l’obiettivo?
Quali informazioni deve utilizzare?
Quali non deve inventare?
Quali vincoli deve rispettare?
Qual è la lunghezza?
Quali fonti deve utilizzare?
Cosa deve fare quando non possiede un’informazione?
È esattamente il problema che ho affrontato nell’articolo Perché un prompt non basta se manca il contesto.
Prima costruiamo una richiesta che abbia senso.
Poi confrontiamo gli strumenti.
Altrimenti rischiamo di scegliere l’IA migliore nel capire una domanda scritta male.
Non è esattamente quello che ci serve.
La stessa persona può aver bisogno di più di un’IA
Questo è il passaggio che spesso crea resistenza.
“Quindi devo pagare cinque abbonamenti?”
No.
Non è questa la conclusione.
Un’azienda può anche scegliere un ambiente principale e individuare uno o due strumenti complementari per attività specifiche.
Un professionista potrebbe utilizzare ChatGPT come ambiente operativo principale e Perplexity per alcune ricerche.
Un’azienda Microsoft potrebbe costruire gran parte dei flussi intorno a Copilot e mantenere un altro strumento autorizzato per determinate attività.
Un’organizzazione Google potrebbe utilizzare Gemini nel lavoro quotidiano e confrontare alcuni output importanti con un secondo sistema.
Un team che lavora intensamente su sviluppo e documentazione potrebbe trovare Claude particolarmente utile in alcuni processi.
Non esiste una formula universale.
Esiste però un principio.
Non creare dipendenza senza creare alternativa.
Se tutta la conoscenza operativa di una persona finisce dentro un solo sistema, tutti i prompt sono costruiti soltanto per quella piattaforma e nessuno sa più lavorare senza quella specifica interfaccia, abbiamo trasformato uno strumento utile in un punto di fragilità.
La competenza deve restare trasferibile.
È proprio uno dei motivi per cui nel Metodo Sinibaldi applicato al lavoro insisto sulle istruzioni comprensibili e riutilizzabili, non sui trucchi legati alla piattaforma del momento.
Un prompt per capire quale IA ti serve
Possiamo utilizzare la stessa Intelligenza Artificiale anche per analizzare il nostro processo prima di scegliere lo strumento.
Proverei con qualcosa del genere:
DIVENTA un consulente di processi e adozione dell’Intelligenza Artificiale. Non consigliarmi immediatamente una piattaforma. Prima analizza il lavoro che ti descriverò e individua: attività da svolgere, dati necessari, software nei quali lavoriamo già, necessità di informazioni aggiornate, importanza delle fonti, livello di riservatezza dei dati, tipo di output finale, frequenza dell’attività, necessità di collaborazione e controllo umano richiesto. Solo dopo confronta ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft 365 Copilot e Perplexity rispetto a questo specifico caso. Per ogni soluzione indicami vantaggi, limiti, integrazioni utili, aspetti da verificare e situazioni nelle quali non la sceglieresti. Non dichiarare un vincitore assoluto. Concludi indicandomi quali due strumenti dovrei testare sul processo reale e costruisci tre prove pratiche identiche per confrontarli.
Questo prompt non decide al posto nostro.
Fa qualcosa di più utile.
Ci costringe a descrivere il problema prima di innamorarci della soluzione.
La mia matrice pratica di scelta
Se dovessi ridurre tutto a una prima bussola, oggi la leggerei così.
ChatGPT quando cerco soprattutto versatilità, continuità su progetti, analisi di file e dati, ricerca e un ambiente capace di adattarsi a lavori molto differenti.
Claude quando il lavoro ha una forte componente di documenti, ragionamento, scrittura, analisi testuale e flussi collegati a informazioni interne ed esterne.
Gemini quando Google Workspace è già il centro operativo e il valore nasce dall’incontro fra IA, Gmail, Drive, Documenti, Fogli, Meet e le altre applicazioni Google.
Microsoft 365 Copilot quando Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneDrive e SharePoint sono già il luogo nel quale vive il lavoro dell’organizzazione.
Perplexity quando il punto di partenza è soprattutto ricerca, aggiornamento, esplorazione del web, confronto di fonti e costruzione rapida di una prima mappa informativa.
Poi farei il test.
Perché la bussola indica una direzione.
Non percorre la strada.
Attenzione ai prezzi e ai piani
C’è un’altra ragione per cui eviterei articoli che confrontano soltanto le funzioni.
La stessa piattaforma può cambiare parecchio in base al piano.
Free.
Plus.
Pro.
Business.
Enterprise.
Workspace.
Licenze aggiuntive.
Funzioni sperimentali.
Disponibilità geografiche.
Controlli amministrativi.
Accesso ai modelli.
Connettori.
Limiti.
Inoltre queste condizioni cambiano rapidamente.
Per questo non sceglierei mai uno strumento aziendale guardando soltanto una recensione o un video.
Prima dell’acquisto verificherei sempre la documentazione ufficiale aggiornata, soprattutto per dati aziendali, integrazioni, permessi e funzionalità comprese nel piano.
Questo articolo fotografa la situazione al 20 agosto 2026.
Tra sei mesi alcune funzioni potrebbero essere cambiate.
Il criterio, invece, dovrebbe reggere molto più a lungo.
“Qual è la migliore IA?” forse è già la domanda sbagliata
Abbiamo passato una fase nella quale sembrava importante conoscere il nome del modello più potente.
Poi è iniziata la corsa ai benchmark.
Un modello supera l’altro.
Dopo due settimane arriva un aggiornamento.
Dopo un mese cambia ancora qualcosa.
Nel frattempo una persona deve preparare una presentazione entro le cinque.
Un commercialista deve leggere un documento.
Un’azienda deve analizzare cento righe di dati.
Un ufficio marketing deve capire cosa sta succedendo in un mercato.
Un responsabile deve riassumere tre riunioni.
Un professionista deve controllare venti fonti.
Il lavoro non aspetta la classifica definitiva.
Forse, allora, la competenza che ci serve non è conoscere “l’IA migliore”.
È imparare a scegliere bene.
Capire il compito.
Capire i dati.
Capire il rischio.
Capire l’ambiente.
Capire cosa deve uscire.
Poi scegliere.
Questo approccio permette anche di cambiare strumento senza ricominciare da zero.
Perché il vero patrimonio non diventa il pulsante che sappiamo premere.
Diventa il processo che abbiamo imparato a governare.
Domande frequenti
Qual è la migliore Intelligenza Artificiale nel 2026?
Non esiste una migliore IA per ogni attività. ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft 365 Copilot e Perplexity hanno funzionalità che in parte si sovrappongono e continuano a evolvere. La scelta dovrebbe dipendere dal lavoro da svolgere, dai dati utilizzati, dall’ecosistema software, dalla necessità di ricerca, dalle fonti e dal risultato finale.
È meglio ChatGPT o Claude?
Dipende dal compito. Entrambi possono lavorare su scrittura, documenti, ricerca e ragionamento. È più utile confrontarli utilizzando lo stesso caso reale anziché affidarsi a una classifica generale.
È meglio ChatGPT o Gemini?
Se il lavoro dipende fortemente da Google Workspace, l’integrazione di Gemini con Gmail, Drive, Documenti e altre applicazioni può avere un peso importante. ChatGPT offre invece un ambiente molto trasversale con progetti, analisi dati, ricerca e collegamenti a diversi servizi. La scelta dovrebbe essere fatta sul processo concreto.
Quando conviene Microsoft 365 Copilot?
Ha particolare senso da valutare quando gran parte del lavoro avviene già dentro Microsoft 365, per esempio Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneDrive e SharePoint. L’integrazione può ridurre il numero di passaggi necessari fra dati, attività e risultato.
A cosa serve soprattutto Perplexity?
Perplexity mantiene una forte vocazione verso la ricerca assistita dall’IA, con risposte accompagnate da citazioni e link alle fonti. Le fonti devono comunque essere aperte e verificate prima di utilizzare informazioni importanti.
Claude è utile solo per scrivere?
No. Claude dispone anche di ricerca web, Research, integrazioni e collegamenti con strumenti di lavoro. Ridurlo alla sola scrittura significa descrivere una versione ormai superata del prodotto.
Un’azienda dovrebbe usare più sistemi di IA?
Non necessariamente molti. Può avere senso individuare uno strumento principale e alcuni strumenti complementari per attività specifiche. Il punto è evitare una dipendenza operativa assoluta da una singola piattaforma e mantenere competenze, procedure e prompt il più possibile trasferibili.
Come faccio a scegliere fra due strumenti?
Prendi tre o cinque attività reali, utilizza lo stesso contesto e gli stessi criteri, poi confronta qualità dell’output, precisione, fonti, tempo risparmiato, integrazione, gestione dei dati, facilità di verifica e numero di passaggi necessari per completare il lavoro.
Alla fine sceglierei così
Non chiederei più:
“Quale IA devo imparare?”
Chiederei:
“Quale lavoro voglio imparare a fare meglio con l’IA?”
Poi proverei gli strumenti.
Li confronterei.
Ne scarterei qualcuno.
Ne sceglierei uno.
Forse due.
Tra qualche mese rifarei il test.
Perché gli strumenti continueranno a cambiare e questa volta molto velocemente.
Il metodo dovrebbe cambiare molto meno.
Prima il lavoro.
Poi il contesto.
Poi lo strumento.
Poi il prompt.
Poi la verifica.
Alla fine la decisione resta nostra.
Quando questa sequenza è chiara, ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e Perplexity smettono di essere cinque squadre per cui fare il tifo.
Tornano ad essere quello che dovrebbero essere.
Cinque strumenti diversi, da prendere quando servono.
Fonti ufficiali e riferimenti verificabili
OpenAI – Deep Research in ChatGPT
https://openai.com/it-IT/index/introducing-deep-research/
OpenAI – Progetti in ChatGPT
https://help.openai.com/it-it/articles/10169521-projects-in-chatgpt
OpenAI – Analisi dati con ChatGPT
https://help.openai.com/en/articles/8437071-data-analysis-with-chatgpt
OpenAI – Apps in ChatGPT
https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt/
OpenAI – Plugin e integrazioni per i flussi di lavoro aziendali
https://openai.com/business/apps/
Anthropic – Claude takes research to new places
https://www.anthropic.com/news/research
Anthropic – Claude can now connect to your world
https://www.anthropic.com/news/integrations
Anthropic – Claude for Small Business
https://www.anthropic.com/news/claude-for-small-business
Google – Gemini Deep Research e integrazione con Google Workspace
https://blog.google/products-and-platforms/products/gemini/deep-research-workspace-app-integration/
Google – Google Workspace con Gemini
https://knowledge.workspace.google.com/admin/generative-ai/workspace-with-gemini/google-workspace-with-gemini?hl=it
Google – Strumenti di IA per le aziende in Google Workspace
https://workspace.google.com/intl/it/solutions/ai/
Google – Deep Research e Deep Research Max
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/next-generation-gemini-deep-research/
Microsoft – Che cos’è Microsoft 365 Copilot
https://learn.microsoft.com/it-it/microsoft-365/copilot/microsoft-365-copilot-overview
Microsoft – Copilot nelle applicazioni Microsoft 365
https://www.microsoft.com/it-it/microsoft-365-copilot/in-apps-for-work
Microsoft – Researcher in Microsoft 365 Copilot
https://learn.microsoft.com/it-it/microsoft-365/copilot/researcher-agent
Perplexity – Che cos’è Perplexity
https://www.perplexity.ai/help-center/it/articles/10352155-che-cos-e-perplexity
Perplexity – Come funziona Perplexity
https://www.perplexity.ai/help-center/it/articles/10352895-come-funziona-perplexity
Perplexity – Research Mode
https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10738684-what-is-research-mode
Perplexity – Comprendere le etichette delle fonti
https://www.perplexity.ai/help-center/it/articles/20260806-comprendere-le-etichette-delle-fonti
Bio autore
Antonio Sinibaldi è formatore e docente di intelligenza artificiale, specializzato nell’uso consapevole dell’IA, nel ragionamento umano e nella responsabilità professionale. Formatore in Intelligenza Artificiale per aziende e professionisti. Docente del corso IA per l’Istituto Nazionale Tributaristi. Autore della collana IA PRATICA.