Il tuo relatore, in una riunione di dipartimento, ha biasimato l’uso degli LLM nelle tesi di laurea degli studenti; due ore dopo, davanti al monitor, ha chiesto a ChatGPT di sintetizzare un paper di settanta pagine, gli ha fatto correggere l’inglese di una proposta di ricerca e lo ha usato per migliorare una peer review.
Non è colpa sua, perché c’è un clima di sospetto attorno alle AI per cui chi le usa preferisce non dirlo. Perché dovresti dire che usi una AI, se la verifica è impossibile (i sistemi di rilevamento automatico sono notoriamente inaffidabili, con tassi di falsi positivi alti) e quando lo ammetti ti scontri con divieti, critiche e lamentazioni?
C’è inoltre un bias antropocentrico ben documentato: a parità di stimolo, le persone svalutano un’opera se sanno che è stata fatta da una macchina. Lo si è visto in scala virale qualche giorno fa, quando un utente di X ha postato un autentico Monet della serie delle ninfee con la didascalia «ho generato un’immagine in stile Monet con l’AI, ditemi cosa la rende inferiore a un Monet vero». In poche ore migliaia di commentatori hanno spiegato in dettaglio perché l’immagine fosse un «pasticcio di verdi saturati in modo incoerente», «priva di composizione», «emotionless», «AI slop». Quando la verità è emersa, parecchi hanno cancellato i propri commenti. La reticenza è una risposta razionale a un ecosistema in cui sapere che hai usato una AI cambia, a torto, il giudizio sulla tua opera.
E dunque, usi le AI, come quasi chiunque faccia ricerca. Il problema non è se farlo, ma come. Proverò a rispondere a questa domanda, anche se molti di questi consigli del maggio 2026 scadranno dopodomani, ma l’approccio che suggerisco avrà forse una vita più lunga.
1) La responsabilità è tua
Quel che firmi usando una AI è tuo, lettera per lettera. Se l’AI ha inventato una citazione e tu l’hai messa in nota senza controllarla, la falsa attribuzione è tua. Se ha allucinato un libro inesistente (capita ancora, vedremo come evitarlo) e l’hai messo in bibliografia, l’invenzione è tua. Se ti ha scritto un paragrafo banale o sbagliato e tu l’hai inserito, la responsabilità è tua.
Una tesi serve a imparare a sviluppare e argomentare un pensiero proprio e se consideri l’AI un mezzo da cui prendere del testo senza lavorarci sopra non imparerai a farlo.
2) Anche l’idea deve essere tua
Le AI generative per ora sono meno inventive di un essere umano, almeno se parliamo di un essere umano creativo. Anche se non lo fossero però, da un punto di vista didattico è meglio non affidarsi totalmente alla macchina.
C’è una distinzione fra uso pigro e uso attivo. L’uso pigro va benissimo per tutto quel che è burocratico o noioso, ossia per le parti del lavoro in cui non c’è nulla da imparare: riformattare bibliografie, compilare un modulo di consegna, farsi spiegare indicazioni buriocratiche, controllare i refusi. L’uso pigro diventa dannoso non appena lo applichi a ciò che dovresti imparare, ossia leggere, capire, argomentare e scrivere. E’ legittimo per le cose noiose, ma se la tesi non ti diverte almeno un poco, allora il suo argomento non fa per te. Cambia finché sei in tempo.
3) Le citazioni le sbagliano quasi sempre. Le bibliografie ogni tanto.
Le AI generative non hanno una memoria stabile: ricostruiscono le citazioni a partire da frammenti probabili e ogni tanto si inventano editori, anni, paginazione, frasi. Non lo fanno sempre, ma succede abbastanza spesso da rendere imprudente fidarsi alla cieca.
Per le citazioni letterali, la soluzione ragionevole oggi si chiama RAG, sigla per Retrieval-Augmented Generation, ossia un sistema in cui l’AI non si affida alla propria memoria ma ai documenti che hai caricato tu. Strumenti come NotebookLM di Google funzionano così: carichi i PDF di libri, siti web, video e articoli, e quando chiedi una citazione lui te la pesca da lì, con tanto di pagina e contesto. Anche Claude e ChatGPT hanno funzionalità analoghe nei loro “progetti”, aree di lavoro permanenti dove tieni le fonti. Mai chiedere a un LLM una citazione virgolettata e copiare quel che ti dice; chiedila piuttosto a NotebookLM.
Per la bibliografia vale una regola simile. Quando l’hai compilata, falla controllare alla stessa AI, con una richiesta tipo: «verifica voce per voce autore, titolo, editore e anno; segnalami tutto ciò che non torna, verifica online le fonti, dimmi se qualche libro/articolo non esiste o è inventato». Non è una verifica infallibile, ma ti scoverà gli errori più grossolani, soprattutto le invenzioni totali. Diciamon che di rado resteranno libri inventati, ma può sfuggire qualche errore minore. Se la bibliografia è molto lunga, dividila in pezzi.
Ovviamente le fonti che ti offre dovrai comunque cercarle online, per leggerle o esplorarle, altrimenti non ha senso inserirle.
4) Esplorare i libri senza leggerli tutti
Intendiamoci, non sei obbligato a leggere integralmente ogni libro che citi in tesi. Eco stesso lo diceva nel manuale del 1977, si distinguono fonti primarie e fonti secondarie e queste ultime si esplorano. Le AI rendono questa ricerca enormemente più efficiente.
I libri centrali della tua tesi, quelli su cui basi la tua idea, li leggi tutti. I libri e articoli secondari invece li carichi nel progetto, ti fai fare un riassunto strutturato capitolo per capitolo, individui le sezioni rilevanti per il tuo discorso e leggi solo quelle. Puoi fare la stessa cosa anche coi libri principali per capire se saranno davvero i tuoi libri principali, o per farti spiegare parti poco chiare. L’AI ti aiuta a decidere cosa merita la lettura integrale e cosa basta che entri in nota come riferimento di sfondo.
5) Le norme editoriali
Ogni università, talvolta ogni dipartimento ha le sue norme: virgolette caporali o alte, sistema autore-data o nota a piè di pagina alla Chicago, abbreviazioni latine sì o no, formato delle citazioni in lingua originale e tradotte. Prendi il PDF delle norme editoriali del tuo corso di laurea e lo carichi nel progetto, in modo che ogni risposta venga calibrata su quel documento. Quando le chiedi di formattare una nota, digli di farla rispetto a quel manuale.
6) La struttura la guidi tu, lo stile pure
L’AI sa valutare e migliorare la tua scaletta, può proporre alternative, segnala buchi argomentativi. Quel che non deve fare è costruirla al posto tuo da zero.
Per lo stile vale qualcosa di simile, sebbene in una tesi lo stile sia in larga parte standardizzato e quindi il rischio è minore. Le AI scrivono meglio di moltissimi studenti (e anche di moltissimi docenti) ma lo fanno in un modo riconoscibilissimo, con dei tic retorici molto visibili. In italiano gli LLM tendono ad assemblare frasi brevi paratattiche di stampo anglosassone, abusano dell’epanortosi enfatica nella forma «non X, ma Y», riempiono il testo di tricolon (tre termini in sequenza), sempre con un’enfasi tra oratoria e marketing. Hanno parole-feticcio tipo cruciale, navigare, cogliere, tessuto, paesaggio, intricato. In inglese gli stessi vizi sono un po’ meno marcati perché queste espressioni sono più comuni, ma il discorso è analogo.
Quando l’AI ti restituisce un paragrafo, riscrivilo. Cambia il ritmo, taglia i tricolon, sciogli le antitesi retoriche, sostituisci le parole troppo ripetitive. Probabilmente questi limiti scompariranno, ma ora la scrittura “standard AI” è così inflazionata da essere diventata insopportabile – anche se prima erano in molti a scrivere così.
7) Disattiva la sycophancy
La sycophancy è la tendenza degli LLM a darti ragione e lodare le tue idee anche quando sono banali. È un effetto del modo in cui vengono addestrati i modelli, perché vengono premiati per le risposte che piacciono agli utenti e gli utenti in media preferiscono sentirsi dire che sono geniali.
Va contrastata in due modi. Il primo: imposta un system prompt, ossia un’istruzione di sistema che vale per tutta la conversazione. Nei progetti di Claude o ChatGPT lo trovi nelle impostazioni, scrivi qualcosa del tipo: «fai obiezioni rigorose, non lodare sempre il mio lavoro, sii onesto ed evidenzia anche debolezze e lacune, sii un revisore onesto». Se non sai dove sia questa sezione chiedilo a una qualunque AI e te lo spiega. Il secondo consiglio, complementare: formula le domande in modo che il modello ti sia utile. Invece di «funziona questo capitolo?», prova «elenca delle obiezioni a questo capitolo e indica il punto più debole»; invece di «la mia tesi è originale?», prova «chi ha già detto cose simili e meglio di me, e cosa di diverso aggiungo io?».
8) Le AI sono mimetiche
Gli LLM tendono a imitare il tuo registro; se i tuoi prompt sono sciatti ti risponderanno con un italiano più sciatto, se gli mandi testi dettagliati, il risultato sarà più preciso. Le conversazioni lunghe si decompongono: dopo cinquanta o cento messaggi, il modello comincia a confondere fonti, a ripetersi, a inventare. Apri chat nuove con una certa frequenza, una per capitolo, una per fase, e riparti dal progetto. Usa i progetti: sono spazi di lavoro persistenti in cui carichi una volta sola il materiale stabile (bibliografia di lavoro, norme editoriali, indice, capitoli già scritti, tuoi appunti) e ogni nuova chat parte già con quel contesto. Senza progetto rifai il setup ogni volta.
Far rileggere il proprio testo all’AI è molto utile, ma devi chiedere una revisione professionale e rigorosa. Dividi i compiti: una per lo stile, una per le note, una per i contenuti, eccetera. Non farti prendere la mano, troppe revisioni sono un danno così come nessuna, perché la macchina tende a cercare qualche difetto anche quando non esiste, se gli chiedi di farlo. Quando le correzioni cominciano a essere marginali, ripetitive o non sei d’accordo è il momento di smettere.
9) La questione economica
Le AI a pagamento sono significativamente più capaci di quelle gratuite. Hanno contesti più ampi, allucinano meno, gestiscono i progetti, hanno modelli più aggiornati. È fastidioso, perché introduce un’ulteriore disuguaglianza in un sistema universitario che già non eccelle in equità. Se puoi permetterti di abbonarti per i mesi in cui lavori intensivamente alla tesi, ti suggerirei di farlo, seppur a malincuore. Se non puoi, dillo chiaramente al relatore (se non è ostile alle AI), e, dove ha senso, all’università: l’ateneo dovrebbe garantire accesso paritario a strumenti che ormai fanno parte del lavoro accademico e finché non accade dovremo aggiungere anche questo gatekeeping alla lista. Forse non ti ascolteranno, ma qualcuno dovrà pur sollevare il problema.
La tesi è probabilmente il primo lavoro intellettuale della tua vita in cui devi sviluppare un pensiero e sostenerlo per un buon numero di pagine. Le AI possono accelerare l’esplorazione bibliografica, correggerti le note, lo stile e anche i contenuti. Possono potenziare enormemente il tuo pensiero. Possono anche, ma non devono, pensare al posto tuo.
In questi anni la differenza sostanziale fra chi consegnerà una buona tesi e chi consegnerà una tesi mediocre sarà anche nella sua abilità nel guidare le AI. Questi strumenti amplificano tutto, intelligenza e stupidità, apprendimento e delega. Risparmia la fatica dove vale la pena ma non risparmiarti quella necessaria a imparare.
Francesco D’Isa