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L’AI che sa tutto di te
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Oggi scopriamo come l’intelligenza artificiale possa restituire, tramite una “Deep Search”, in pochi minuti, una panoramica completa, ordinata e professionale su chiunque: competenze, carriera, presenza online, punti di forza e criticità, in modo automatizzato e senza dover perdere ore in ricerche manuali.
Introduzione
Fino a ieri, per ottenere un profilo dettagliato su una persona, che si trattasse di un potenziale partner, un candidato, un investitore o un competitor, dovevi svolgere ricerche che potevano richiedere ore tra LinkedIn, Google, articoli, Curriculum, social network, database aziendali, ecc. Oggi, grazie all’Intelligenza Artificiale Generativa e in particolare alla funzione “Deep Search” presente su ChatGPT e altri brand, è possibile automatizzare questo processo in modo sorprendentemente efficace.
Questo articolo ti spiega passo dopo passo come funziona questa tecnologia, quali vantaggi offre rispetto alle ricerche tradizionali, quali accortezze adottare per ottenere risultati utili e come integrarla nei propri flussi di lavoro che attualmente (maggio 2025) non possono essere automatizzati.
Cos’è Deep Search
Deep Search è un insieme di tecniche di prompt engineering e contestualizzazione che permettono di ottenere da ChatGPT un’analisi dettagliata e multidimensionale su un soggetto (persona, azienda, o qualsiasi altra chiave di ricerca), generando una risposta strutturata che include, nel caso di persone ad esempio, aspetti biografici, comportamentali, psicologici, professionali e comunicativi.
Ad esempio a partire da un prompt tipo:
“Analizza Mario Rossi (mariorossi.com)”
Può restituire: una sintesi del profilo professionale, i punti di forza e di debolezza, il tipo MBTI (Myers-Briggs), l’enneatipo psicologico, lo stile decisionale, un’analisi SWOT, il tono comunicativo prevalente, un pitch da presentare a investitori, una stima della reputazione online percepita.
Tutto ciò viene generato in base a informazioni note nella base di dati del modello, inferenze basate su pattern di comportamento comuni e coerenza interna con il prompt iniziale.
È evidente che un’analisi di questo tipo risulti possibile soltanto laddove esista materiale reperibile online da cui l’intelligenza artificiale possa attingere informazioni. In ogni caso, tale attività non costituisce una violazione della privacy della persona, proprio perché si fonda esclusivamente si dati di dominio pubblico già disponibili in rete.
Differenza tra prompt semplice e Deep Search contestuale
Nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa, non tutti i prompt sono uguali. Un prompt semplice è una richiesta diretta, spesso formulata in una sola frase, che restituisce una risposta istantanea ma generalmente superficiale. Al contrario, il Deep Search contestuale rappresenta un approccio molto più raffinato e potente: si basa su una conversazione guidata, stratificata, in cui l’utente costruisce il contesto pezzo dopo pezzo, orientando l’AI verso un’analisi profonda e coerente. È come la differenza tra chiedere “Chi è Mario Rossi?” e domandare “Costruisci un profilo professionale e psicologico di Mario Rossi, CEO nel settore fintech, analizzandone punti di forza, debolezze, stile decisionale e impatto comunicativo”. La seconda modalità, attivabile comunque selezionando l’apposito switch, è detta appunto Deep Search, e non si limita a elencare fatti, ma interpreta, connette e deduce, offrendo una sintesi complessa che unisce biografia, attitudini e potenziale evolutivo. È la forma più vicina a un’intervista immaginaria condotta con metodo e intelligenza.
Il concetto di inferenza a partire da parziali
Uno degli aspetti più affascinanti dell’intelligenza artificiale di ultima generazione è la sua capacità di inferire informazioni complesse anche a partire da dati minimi o incompleti. Questo processo, noto come inferenza da dati parziali, si fonda sull’abilità del modello di riconoscere pattern ricorrenti all’interno di vasti insiemi di conoscenze già acquisite durante l’addestramento. In altre parole, l’AI non ha bisogno di sapere “tutto” per ricostruire un quadro verosimile: bastano pochi indizi, un nome, un ruolo, una società, per attivare un meccanismo deduttivo capace di generare una rappresentazione coerente e strutturata della persona o del contesto in esame. Non si tratta di fantasia, ma di plausibilità costruita su logiche statistiche e relazioni probabilistiche tra elementi di informazione.
Questo rende l’intelligenza artificiale non solo uno strumento consultivo, ma un sintetizzatore cognitivo che è in grado di simulare una conoscenza approfondita anche quando il punto di partenza è estremamente frammentario.
Come ChatGPT combina fonti note, pattern e logica deduttiva
Cominciamo col dire che a differenza dei prompt tradizionali che si basano unicamente sulle informazioni memorizzate nel modello, la funzione Deep Search di ChatGPT sfrutta un componente aggiuntivo estremamente potente: la navigazione in tempo reale su internet. Quando si attiva il Deep Search, l’AI accede direttamente al web attraverso Bing, cercando fonti aggiornate e pertinenti per costruire una risposta fondata non solo su interenze statistiche, ma anche su dati attuali, dichiarazioni ufficiali, profili social, articoli di stampa e fonti autorevoli. Questo le permette di aggiornare e ragginare continuamente il profilo analizzato, incorciando fonti note, pattern ricorrenti e logica deduttiva. Il risultato è una rappresentazione profondamente contestualizzata, che unisce l’immediatezza dell’intelligenza generativa con la precisione della ricerca documentale su web, mantenendo un equilibri tra deduzione e verifica. È questa sinergia tra AI e Web Crawling intelligente che rende il Deep Search uno strumento senza precedenti per ottenere informazioni strategiche su persone, aziende o fenomeni in tempo reale.
In quali contesti può tornare utile fare un Profilo AI
L’intelligenza Artificiale non ha sentimenti e si limita a fornire analisi oggettive rispetto alle informazioni che trova online. Tra i contesti in cui può tornare utile troviamo:
Quando la usiamo a livello personale
L’analisi tramite Deep Search può rivelarsi estremamente preziosa a livello personale. Chiedere all’intelligenza artificiale una valutazione netrua e contestualizzata del proprio profilo, permette di osservare sé stessi con uno sguoardo esterno, asettico e senza emotività alcuna. Questo tipo di autoriflessione assistita può aiutare a mettere in luce punti di forza spesso sottovalutati, ma soprattutto a identificare con chiarezza le aree di miglioramento, gli atteggiamenti disfunzionali o i limiti comportamentali che ostacolano la crescita personale o professionale. È come tenere uno specchio davanti alla propria figura, ma con l’obiettività analitica di uno strumento che non giudica: osserva, elabora e propone spunti costruttivi.
Certamente bisogna essere pronti a ricevere anche delle critiche, che potrebbero mettere in luce aspetti poco valorizzati o addirittura fragilità che si tende a ignorare. In buona sostanza bisogna pensare che un’analisi condotta da un sistema che non è influenzato da affetti non restituisce un giudizio, ma un qualcosa che può tornarci utile per evolvere. Serve lucidità, apertura mentale e senso di autocritica.
Quando la usiamo nella fase intermedia di colloqui di lavoro
Nel processo di selezione per ruoli ingegneristici, dove il recruiting si articola in più fasi, l’introduzione del Deep Search può rappresentare un valido supporto nella fase intermedia del percorso. Dopo l’analisi curriculare e il primo colloquio conoscitivo, e prima del colloquio tecnico è possibile inserire una fase di analisi approfondita tramite intelligenza artificiale. In questo momento il recruiter può fornire a ChatGPT le informazioni già emerse durante il colloquio (come risposte fornite, atteggiamenti osservati, impressioni preliminari), arricchendole con una ricerca aggiornata sul web. Il modello è così in grado di restituire una valutazione neutra, contestuale e ragionata del candidato, evidenziandone la coerenza tra immagine online e comunicazione personale, le competenze trasversali potenzialmente non dichiarate, lo stile relazionale e la compatibilità culturale con l’azienda. Questo approccio non sostituisce il giudizio umano, ma lo affianca con una lente analitica oggettiva, utile per prendere decisioni più informate e complete.
Quando la vogliamo usare per applicazioni in ambito investigativo, legale o accademico
Oltre all’utilizzo in ambito personale, HR e commerciale, la funzione di Deep Search trova applicazioni interessanti anche in contesti investigativi, legali e accademici. Nel settore investigativo, può essere impiegata per costruire profili preliminari su soggetti di interesse, ricostruendo connessioni, attività pregresse, tracce digitali e comportamenti pubblicamente documentati, il tutto senza accedere ad archivi riservati o violare la privacy. In ambito legale, può supportare gli avvocati o i consulenti tecnici nella raccolta contestuale di informazioni pubbliche su controparti, testimoni, esperti o aziende coinvolte in procedimenti, fornendo un quadro sintetico ma strutturato che agevola l’impostazione delle controparti, testimoni, esperti o aziende coinvolte in procedimenti, fornendo un quadro sintetico ma strutturato che agevola l’impostazione delle strategie difensive o negoziali. Sul versante accademico, invece, il Deep Search si rivela utile per analizzare rapidamente il profilo di autori, studiosi o ricercatori, generare panoramiche bibliografiche di base o confrontare approcci teorici tra scuole di pensiero. Naturalmente in tutti questi casi è fondamentale ricordare che l’AI si limita a rielaborare informazioni pubblicamente accessibili, restituendo interpretazioni plausibili e ordinate, ma non certificazioni né prove giuridicamente valide. È uno strumento di supporto e orientamento, non un sostituto delle fonti ufficiali.
Posso chiedere altro?
Certamente si, una volta effettuata la ricerca è possibile richiedere qualsiasi altro tipo di informazione deducibile dalla ricerca profonda effettuata.
Ad esempio: “Forniscimi un’analisi SWOT di Mario rossi”.
Il modello elaborerà quindi punti di forza, debolezza, opportunità e minacce, in relazione al contesto professionale, alla posizione attuale e alle competenze dichiarate o dedotte. Ma non ci si ferma qui: si può proseguire chiedendo una valutazione del tipo di leadership, una simulazione di colloquio comportamentale, un pitch da presentare a potenziali investitori, oppure un’analisi di compatibilità culturale con una determinata azienda.
Questo rende il Deep Search non un semplice strumento informativo, ma un ambiente di dialogo strategico, dove ogni informazione diventa il punto di partenza per una nuova inferenza, una nuova visione, un nuovo scenario di utilizzo, completamente personalizzabile in base agli obiettivi di chi lo utilizza.
Conclusioni
L’introduzione del Deep Search nelle interazioni con l’AI rappresenta un salto di qualità nell’uso quotidiano dei modelli generativi. Non si tratta più di semplici risposte a domande puntuali, ma di vere e proprie analisi strutturate, condate su un mix di ricerca web in tempo reale, inferenza deduttiva e modellazione cognitiva. Che si tratti di selezione del personale, scouting commerciale, indagini conoscitive, autoanalisi o supporto accademico, Deep Search consente di accorciare i tempi, aumentare la profondità e ampliare la prospettiva con cui si osservano individui e contesti. Come ogni strumento potente, richiede un uso consapevole, responsabile e integrato nel quadro etico e normativo vigente. Ma per chi sa porre le domande giuste e ha il coraggio di ascoltare anche le risposte più scomode, l’AI può diventare un alleato straordinario nella comprensione del mondo e di sé stessi.
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