A volte mi sembra di essere finita in un nuovo livello di Inception… O in una variante di Loki se preferisci. Se Inception è il prompt dentro il prompt dentro il prompt, con le varianti di Loki siamo allo stesso livello ma con dieci versioni della stessa idea sparse in tool diversi senza nessuna sacra linea temporale.
Se usi un solo tool per generare qualcosa, probabilmente avrai già un sistema organizzato per non perderti tra le conversazioni, ma soprattutto per ritrovare quello che ti serve quando ti serve.
Tra cartelle, progetti, gem, gpts, notebook, pioggia di agenti di qua e di là, esportazioni o automazioni, le opzioni per ritrovare i dati sono davvero tante.
C’è anche chi automatizza tutto trasferendo le richieste al tool di turno (Obsidian, Notion, Airtable, e così via). O esporta i markdown per ritrovarli in seguito.
Ma se usi diversi tool IA o se ti sembra di ripetere sempre le stesse cose perché fai fatica a orchestrare il flusso, puoi partire dalla costruzione di un sistema prima ancora di arrivare alle automazioni.
Prima però introduco giusto un paio di ragionamenti, ne servirebbero più di due ma da qualche parte dovremo pur iniziare 😅
Diciamo che, visto che non ci bastavano le stanze digitali di prima, adesso ne abbiamo aggiunte tante altre…
E se aggiungiamo qualcosa, servirà anche il tempo per fare le pulizie (digitali).
Primo ragionamento: conservare tutto, anche automatizzando la qualunque, non ha senso. È solo uno spostare caos da più tool a un unico tool.
Ti ricordi il cimitero dei tool? Ecco, da quello dei tool a quello dei prompt è un attimo.
Secondo ragionamento: se con le informazioni “classiche” la comprensione futura è relativamente semplice (ritrovare il filo non richiede molto sforzo), con l’IA c’è il piccolissimo e trascurabilissimo dettaglio che diventa davvero difficile ricordarsi l’intero processo o lo scopo delle iterazioni a distanza di tempo (intendo quelle più complesse e significative).
O meglio, puoi anche ritrovare facilmente le cose, ma la parte difficile riguarda la rielaborazione futura. I passaggi per capire il contesto passato e cosa ti ha portato a determinati prompt rischiano di avere un costo troppo alto (di tempo, attenzione, sovraccarico e tutto il cinema al completo).
Terzo ragionamento (ma non erano due???): tutto sta cambiando e fin qui ci siamo. Potevano bastarci solo uno o due modi per cercare e ritrovare le informazioni? Ovviamente no.
Quindi, prima di darti dei suggerimenti su come organizzare i prompt dei prompt che fanno prompt, capiamo bene che tipi di ricerca abbiamo a disposizione.
Le varianti di Loki per la dispersione delle informazioni
Adoro Loki e, nella serie su Disney, la TVA (Time Variance Authority) deve gestire infinite varianti degli stessi personaggi.
Ogni Loki è tecnicamente Loki, ma ognuno ha preso una strada diversa, ha un contesto diverso, con uno scopo diverso. C’è il Loki classico, il Loki bambino, il Loki alligatore, il Loki presidente…
Con i prompt succede la stessa cosa, ovvero partiamo da un’idea, la riformuliamo, la testiamo in un secondo o terzo tool, la miglioriamo, la ampliamo chiedendo al modello di turno di generare un prompt migliore… ed ecco una nuova direzione.
Dopo un po’ ti ritrovi con decine di varianti dello stesso prompt, tutte imparentate, come le famiglie con mille cugini, ma ognuna con il suo contesto e le sue iterazioni.
Quando le varianti proliferano senza controllo, le timeline si spezzano e tutto rischia di collassare. Lo stesso succede quando accumuli versioni di prompt e conversazioni IA senza un sistema, quando per certi versi non sai più qual è la versione che funziona davvero.
Vai in confusione dopo cinque minuti, figurati dopo sei mesi quando vorresti ritrovare qualcosa di già fatto.
Ecco perché ti serve una sacra linea temporale come singola fonte di verità per organizzare, selezionare e catalogare le varianti più utili per te.
Conservare tutto non ha senso, ma nemmeno ignorare tutto per rifare mille volte le stesse cose.
La dispersione verticale e orizzontale
Se con Inception il rischio è andare sempre più in profondità – iterazione dopo iterazione nello stesso contesto fino a perdere di vista il punto di partenza – con le varianti di Loki il problema si espande in orizzontale.
Moltiplichiamo versioni della stessa idea su più tool, fino a ritrovarci con una proliferazione che non sappiamo più ricomporre.
Sono due direzioni all’apparenza opposte, ma il risultato è lo stesso: perdere la sintesi di quello che abbiamo creato.
Sì, ma la ricerca che dicevi? Cosa cambia per il nostro io futuro?
Scusa, sono rimasta incastrata in un altro livello… Dicevo…
Un tempo avevamo due modi prevalenti per ritrovare qualcosa: sapere dove (cartelle, scaffali, raccoglitori…) o ricordarci le parole da cercare. Oggi le possibilità sono moooooolte di più e ognuna funziona in modo diverso.
Ricerca tassonomica/gerarchica
È la più storica caratterizzata dalla struttura ad albero con cartelle dentro cartelle, pagine dentro pagine, ecc. Funziona bene se il tuo io futuro ragiona come quello presente, ma spesso non è così. Quella cartella che sei mesi fa ti sembrava ovvia, oggi non la troveresti neanche per sogno.
Ricerca a grafo/relazionale
Invece di seguire l’albero, segui dei fili con connessioni tra entità, link o relazioni. Non ti serve ricordare dove hai messo qualcosa, ma devi creare i collegamenti (se non li crei, i fili non esistono).
Ricerca full-text
Il classico Ctrl+F/Cmd+F. Cerchi parole nel contenuto, senza bisogno di strutture organizzate. Il problema? Con i prompt IA il linguaggio è spesso così variabile che le parole esatte di ieri non ti vengono in mente oggi.
Ricerca per metadati e filtri
Usi attributi, tag, proprietà, etichette per filtrare. Molto utile, ma richiede costanza nell’identificazione. Se smetti di taggare, il sistema si rompe in silenzio e te ne accorgi solo quando è troppo tardi. E a quel punto non avrai più voglia di rimediare.
Ricerca temporale/cronologica
La più istintiva. “L’avevo visto ieri…”, “era in una conversazione della settimana scorsa…”. Zero sforzo, ma ha una scadenza brevissima. Dopo qualche settimana il “ieri” diventa un buco nero.
Ricerca vettoriale/IA
La usi quando cerchi il significato. Descrivi quello che ti serve (come stringa) e il sistema trova cose semanticamente simili, anche se non contengono le stesse parole. Fantastico, ma funziona solo se il contesto originale è stato conservato bene. È come quel bibliotecario che capisce quale libro stai cercando anche se non usi le parole esatte.
Ricerca conversazionale/dialogica
Simile alla precedente, ma è più un dialogo attivo. “Dov’è quella cosa che avevamo detto sul progetto X…”, “no, non quella, dove abbiamo parlato anche di…” e speri che il modello abbia abbastanza contesto per aiutarti. A tratti imprevedibile, ma molto utile.
Sette modi diversi per ritrovare le cose.
Più ricerche abbiamo, più dobbiamo essere intenzionali nello scegliere quali usare (e di conseguenza come organizzare le informazioni).
Altrimenti finiamo per non usarne bene nessuna, mettendo in crisi il nostro io futuro.
