La domanda «quale AI adottare?» è diventata ricorrente nelle conversazioni con aziende e professionisti. La risposta più onesta è che dipende da cosa si intende per «adottare» e da quale tipo di lavoro si intende supportare. Dopo oltre un anno di utilizzo quotidiano, la mia scelta è Claude. Non perché sia «il migliore» in assoluto, una categoria che ha poco senso in un mercato dove i modelli evolvono ogni mese, ma perché Anthropic sta costruendo qualcosa di diverso: un ecosistema pensato dall’inizio per il lavoro professionale.
Indice degli argomenti:
Perché l’ecosistema è più rilevante del modello
Concentrarsi sul modello più potente del momento è spesso controproducente. I primati nei benchmark durano pochi mesi, il ciclo di ricambio si è ridotto a tempi brevissimi, e rincorrere ogni nuovo rilascio richiede un investimento continuo in apprendimento, migrazione di workflow e gestione del cambiamento che raramente è giustificato dai benefici marginali.
La domanda più utile per un’organizzazione è un’altra: quale infrastruttura supporta meglio il modo in cui lavoriamo?
Un modello AI, per quanto potente, non opera mai in isolamento. Ogni volta che si utilizza l’AI si interagisce con un ecosistema composto da interfacce, integrazioni, strumenti di collaborazione, gestione della conoscenza. Un modello eccellente in un ecosistema frammentato produce risultati peggiori di un modello buono in un ecosistema coerente.
La differenza è simile a quella tra disporre di un ottimo trapano elettrico senza le punte appropriate e disporre di un trapano buono con tutti gli accessori necessari. Il trapano più potente è inutile se mancano le punte per il materiale su cui si deve lavorare.
Allo stesso modo, il modello AI più potente risulta limitato se non ha accesso ai documenti aziendali, se non si integra con gli strumenti già in uso, se richiede di uscire continuamente dal flusso di lavoro abituale.
Questa prospettiva cambia i criteri di valutazione. Invece di chiedersi quale modello ottenga i punteggi più alti nei benchmark, diventa più opportuno chiedersi quale AI si integri meglio nel modo in cui l’organizzazione già lavora, quale riduca l’attrito invece di aggiungerne.
L’approccio Anthropic: progettazione sistemica
Anthropic ha fatto una scelta precisa: costruire un ecosistema integrato dove ogni componente è progettato per funzionare con gli altri. Non si tratta di prodotti separati assemblati a posteriori, ma di espressioni di una visione unitaria.
Claude.ai è l’interfaccia web, Claude Desktop porta le stesse capacità sul sistema locale con accesso diretto a file e applicazioni, Claude Code è l’ambiente per lo sviluppo dove Claude può leggere, scrivere e modificare codice in progetti reali. La differenza sostanziale sta nell’infrastruttura che tiene insieme questi componenti.
MCP, il Model Context Protocol, è il cuore di questa infrastruttura. Si tratta dello standard aperto che permette a Claude di connettersi a strumenti e servizi esterni, quello che Anthropic descrive come «la USB-C per le applicazioni AI». I connettori disponibili nell’interfaccia di Claude, quelli per Google Drive, Gmail, Calendar, Slack, GitHub e gli altri settanta presenti nella directory, sono tutti server MCP: Anthropic utilizza «connettore» come termine più accessibile, ma sotto il cofano è lo stesso protocollo.
Questo significa che configurare un server MCP per uno scopo specifico produce lo stesso risultato dei connettori ufficiali.
Le skill completano il quadro da un’altra angolazione. Se MCP fornisce l’accesso ai sistemi esterni, le skill forniscono la conoscenza su come utilizzarli. Sono directory con istruzioni, script e risorse che Claude carica quando necessario. Anthropic le paragona a guide di onboarding per nuovi dipendenti: non basta dare a qualcuno accesso ai sistemi aziendali, serve anche spiegargli come funzionano le cose in quella specifica organizzazione.
Le API permettono di costruire applicazioni che utilizzano Claude come motore, aprendo l’ecosistema a estensioni che Anthropic non ha previsto.
Passare da Claude.ai a Claude Desktop a Claude Code non significa imparare tre strumenti diversi, ma utilizzare lo stesso strumento in contesti diversi.
Le skill che funzionano in un ambiente funzionano anche negli altri. I connettori configurati una volta sono disponibili ovunque. Questa coerenza è ciò che rende possibile costruire workflow professionali che non si interrompono a ogni aggiornamento.
Standard aperti e assenza di lock-in
Un aspetto che distingue l’approccio di Anthropic è la scelta sistematica di costruire su standard aperti.
A dicembre 2025 Anthropic ha donato MCP all’Agentic AI Foundation, una nuova organizzazione sotto l’ombrello della Linux Foundation. MCP era già open source dalla sua nascita, ma la donazione modifica la cornice istituzionale: passa da «progetto open source di Anthropic» a «progetto open source di una fondazione neutrale». Per chi deve decidere se adottare uno standard in azienda, sapere che il protocollo non dipende dalle sorti di una singola società è un elemento rilevante.
MCP è già stato adottato dai concorrenti diretti di Anthropic. Google, Microsoft, OpenAI lo supportano. Con la donazione alla Linux Foundation, Anthropic ha rimosso l’ultimo ostacolo all’adozione: nessuno può più obiettare che si tratti del «protocollo di Anthropic».
Le skill seguono la stessa logica. Da dicembre 2025 Agent Skills è uno standard aperto pubblicato su agentskills.io. Una skill creata per Claude può funzionare su altre piattaforme che adottano lo stesso formato.
Investire tempo nella configurazione di server MCP o nella creazione di skill personalizzate non genera dipendenza da Claude: se in futuro si decidesse di cambiare piattaforma, quell’infrastruttura rimarrebbe utilizzabile. È un segnale su come Anthropic intende il rapporto con i propri utenti professionali: costruire valore attraverso la qualità dell’esperienza, non attraverso il lock-in.
Claude: l’applicazione pratica nel lavoro quotidiano
Nella pratica quotidiana, operare dentro un ecosistema integrato significa eliminare attriti. Con i connettori è possibile dare a Claude accesso diretto a Google Drive, Calendar, Gmail. Non serve copiare e incollare contenuti, non serve spiegare il contesto ogni volta. Claude può cercare nei documenti, verificare l’agenda, consultare email pertinenti. L’interazione diventa una conversazione con qualcuno che ha accesso alle stesse informazioni dell’utente.
Con le skill si possono estendere le capacità di Claude in direzioni specifiche per il proprio lavoro. Skill per la creazione di documenti professionali, skill per l’analisi di dati, skill personalizzate per workflow ricorrenti. Una volta configurate, Claude le attiva automaticamente quando sono rilevanti.
Con MCP si possono connettere strumenti di uso abituale. NotebookLM per la ricerca documentale, repository GitHub, database locali, applicazioni specifiche. Claude diventa un punto di accesso unificato a un ecosistema di strumenti che altrimenti richiederebbero switching continuo tra interfacce diverse.
I progetti permettono di organizzare il lavoro in workspace separati, ciascuno con la propria base documentale e le proprie istruzioni. La memoria mantiene il contesto tra sessioni diverse, evitando di rispiegare ogni volta contesto, preferenze e modalità operative.
I limiti da considerare
Un’analisi onesta deve includere anche i limiti. Claude non genera immagini e non produce video. Chi ha bisogno di questi output deve necessariamente integrare altri strumenti.
Questo non è necessariamente un difetto. Anthropic ha scelto di concentrarsi su ciò che i modelli linguistici fanno meglio: ragionamento, scrittura, analisi, codice. È una scelta di focus che si riflette nella qualità di queste capacità. Ma è un limite reale per chi ha workflow che richiedono generazione multimediale integrata.
Quanto costa Claude
Un tema ricorrente nelle discussioni su Claude riguarda i limiti di utilizzo dell’abbonamento Pro da 15 euro al mese. La critica è legittima: chi paga si aspetta di poter utilizzare il servizio senza interruzioni frequenti.
Nella mia esperienza questo problema va contestualizzato. Con l’abbonamento Pro è possibile lavorare efficacemente utilizzando principalmente Sonnet. I limiti esistono ma non sono bloccanti per un uso professionale strutturato.
Il passaggio all’abbonamento Max da 90 euro al mese diventa sensato quando l’utilizzo cresce significativamente e quando si vuole accedere a Opus 4.5, il modello di punta che offre un salto qualitativo reale per compiti complessi, ragionamenti articolati e progetti che richiedono coerenza su conversazioni lunghe.
Il costo di un servizio professionale non dovrebbe essere il primo parametro di decisione, soprattutto quando non si parla di differenze di ordini di grandezza. Il primo parametro è cosa un servizio permette di fare. Se l’abbonamento Max permette di realizzare attività che altrimenti richiederebbero strumenti multipli o ore di lavoro aggiuntive, il calcolo economico assume una prospettiva diversa.
Il profilo di chi può beneficiarne
Claude non è la scelta appropriata per tutti i contesti. È la scelta appropriata per un profilo specifico.
Ha senso per chi lavora quotidianamente con l’AI come strumento di produzione, non come curiosità occasionale. Per chi ha bisogno di integrare l’AI con altri strumenti e flussi di lavoro esistenti. Per chi vuole costruire workflow ripetibili e scalabili. Per chi preferisce investire tempo nella configurazione di un ecosistema solido piuttosto che cambiare continuamente piattaforma inseguendo l’ultimo modello.
Non ha senso per chi cerca il modello «più potente» del momento senza considerare il contesto d’uso. Per chi ha bisogni occasionali e preferisce la flessibilità di strumenti più semplici. Per chi non ha interesse o tempo per configurare connettori e personalizzare skill. Per chi ha bisogno di generazione di immagini o video integrata nel flusso di lavoro.
Questo si collega alla distinzione tra sperimentazione individuale e adozione organizzativa. Un professionista può aprire un account gratuito su qualsiasi piattaforma e iniziare a sperimentare. Ma quando l’AI diventa uno strumento strutturale del proprio lavoro, quando si investe tempo nella configurazione e nella formazione, la scelta dell’ecosistema diventa strategica.
Claude a confronto con altre piattaforme
Google sta facendo un lavoro eccellente con Gemini e con l’integrazione nel proprio ecosistema Workspace. Per chi già opera interamente dentro Google, la scelta di Gemini ha una logica forte: l’AI arriva dove si lavora già, senza richiedere configurazioni aggiuntive.
Ma l’approccio è diverso. Google integra l’AI in prodotti esistenti pensati per altri scopi. Anthropic costruisce prodotti pensati dall’inizio per l’AI. Non è una questione di meglio o peggio: sono filosofie diverse che funzionano per esigenze diverse.
Nel mio caso utilizzo entrambi. Claude è lo strumento principale per il lavoro che richiede ragionamento complesso, scrittura, sviluppo, analisi. L’ecosistema Google rimane prezioso per tutto ciò che riguarda collaborazione, documenti condivisi, integrazione con strumenti che gli interlocutori già utilizzano.
Conclusione
La domanda «quale AI consigliare?» non ha una risposta universale. La domanda più utile è: quale ecosistema supporta meglio il tipo di lavoro che l’organizzazione deve svolgere?
Per il lavoro professionale che ruota attorno a ragionamento, scrittura, analisi e sviluppo, Claude rappresenta oggi – a mio parere – l’opzione più completa. Non perché sia perfetto, non perché non abbia limiti, ma perché l’infrastruttura che Anthropic sta costruendo è pensata per il lavoro: integrata, estensibile, sotto il controllo dell’utente, e costruita su standard aperti che non vincolano a un singolo fornitore.
È una scelta che richiede investimento iniziale in configurazione e apprendimento. Ma è un investimento che restituisce valore quotidianamente.
