Workshop: Google Gemini & NotebookLM

IA Generativa e Media — Settimana 1

Fabio Giglietto

DISCUI · Università degli Studi di Urbino Carlo Bo

25 febbraio 2026

This Week in AI

Il Pentagono contro i guardrail dell’IA

Il Segretario alla Difesa USA ha intimato ad Anthropic di consentire “ogni uso lecito” dei propri modelli IA da parte del Pentagono, minacciando l’invocazione del Defense Production Act.

Anthropic ha posto due linee rosse: no a sistemi d’arma completamente autonomi, no alla sorveglianza di massa dei cittadini. Ma Google, OpenAI e xAI avrebbero già accettato le condizioni.

Da discutere

Chi dovrebbe decidere i limiti d’uso dell’IA: le aziende, i governi o organismi indipendenti? L’assenza di una legislazione federale sull’IA negli USA rende “ogni uso lecito” di fatto illimitato?

This Week in AI: la notizia della settimana è lo scontro tra il Pentagono e Anthropic. Il Segretario alla Difesa Pete Hegseth ha dato un ultimatum al CEO Dario Amodei: consentire ogni uso “lecito” di Claude da parte del Dipartimento della Difesa, oppure affrontare l’invocazione del Defense Production Act e la designazione come rischio per la catena di approvvigionamento. Anthropic ha tracciato due linee rosse: (1) no armi completamente autonome, (2) no sorveglianza di massa dei cittadini americani. Il punto cruciale, come ha sottolineato Amodei, è che l’assenza di una legislazione federale sull’IA rende “lecito” di fatto illimitato. Questa notizia anticipa i temi che affronteremo nella lezione di mercoledì prossimo (Deepfake, Policy e Regolamentazione): la tensione tra governance dell’IA e interessi statali, il ruolo dell’EU AI Act come contraltare europeo, e la riflessione di Schroeder et al. (2026) su come l’IA possa minacciare i sistemi democratici. Domanda chiave per la discussione: se un governo democratico può forzare la rimozione dei guardrail, cosa impedisce che la stessa cosa accada in contesti autoritari? Amodei stesso ha osservato che “le autocrazie attuali sono limitate dalla necessità di avere umani che eseguano i loro ordini” ma “le autocrazie potenziate dall’IA non avrebbero questo limite.” Collegamento anche con la natura dual-use dell’IA: la stessa tecnologia che può essere usata per la difesa nazionale può diventare strumento di sorveglianza. Dedicare 5-10 minuti alla discussione.

Roadmap del workshop

1. Google Gemini — esplorare le funzionalità principali
2. Basi del prompt design — le regole di Cosenza
3. Google NotebookLM — analisi documentale con IA
4. Esercizio pratico — creare un notebook con le letture del corso

Suggerimento

Aprite già il browser con il vostro account @uniurb.it. Oggi lavoriamo in modalità pratica.

Struttura del workshop. La prima metà sarà dedicata a Gemini e al prompt design, la seconda a NotebookLM con un esercizio pratico. Gli studenti dovrebbero avere il laptop acceso e l’account uniurb.it già attivo. Verificare che tutti abbiano accesso. In caso di problemi tecnici, gli studenti possono lavorare in coppia.

Google Gemini

Sezione 1: introduzione a Google Gemini. Questo è lo strumento principale del corso. L’accesso è garantito tramite Google Workspace dell’università.

Cos’è Google Gemini

Caratteristiche

• Modello multimodale di Google
• Gestisce testo, immagini, audio, video
• Finestra di contesto fino a 1 milione di token
• Integrato in Google Workspace
• Generazione immagini con Nano Banana

Accesso nel corso

• URL: gemini.google.com
• Accedere con account @uniurb.it
• NON usare account Gmail personale
• Funzionalità complete via Workspace

Panoramica di Gemini. La finestra di contesto da 1 milione di token è particolarmente rilevante per il nostro corso: permette di analizzare interi dataset di post e commenti in una singola conversazione (lo useremo nelle settimane 4-5 per il progetto). L’accesso tramite account universitario garantisce funzionalità enterprise senza costi aggiuntivi. Mostrare come accedere: aprire gemini.google.com, verificare di essere connessi con l’account uniurb.it (non Gmail personale). Far fare la verifica a tutti gli studenti ora.

Funzionalità principali di Gemini

Funzionalità	Descrizione	Uso nel corso
Chat testuale	Dialogo, domande, analisi	Brainstorming, analisi testi
Analisi immagini	Descrivere, classificare, confrontare	Classificazione contenuti visivi
Generazione immagini	Creare immagini da descrizioni	Comprendere la produzione IA
Analisi documenti	Caricare PDF, fogli di calcolo	Analisi dataset del progetto
Long context	Fino a 1M token in input	Analisi di grandi dataset
Code execution	Eseguire codice Python	Analisi dati e visualizzazioni

Tabella riassuntiva delle funzionalità che useremo nel corso. La chat testuale è la funzionalità base. L’analisi immagini sarà fondamentale per il progetto di gruppo (classificare immagini generate dall’IA). La generazione immagini ci serve per capire come funzionano i contenuti che analizzeremo. Il long context è la funzionalità killer per la ricerca: permette di caricare interi dataset e analizzarli in conversazione. Nelle prossime settimane esploreremo ciascuna funzionalità in dettaglio.

Primo contatto con Gemini

Esercizio guidato (5 minuti)

1. Aprite gemini.google.com con l’account @uniurb.it
2. Scrivete: “Spiega in 3 punti cos’è il sistema mediale ibrido di Chadwick”
3. Valutate la risposta: è accurata? Manca qualcosa?
4. Chiedete di approfondire un punto specifico

Primo esercizio pratico. L’obiettivo non è solo esplorare Gemini, ma anche testare le conoscenze degli studenti sulla lezione di ieri. Dopo che gli studenti hanno ottenuto la risposta, discutere in classe: la risposta di Gemini è coerente con quello che abbiamo studiato? Manca il concetto di “ibridità particolata”? Il ciclo dell’informazione politica? Questo introduce il principio che l’IA va sempre valutata criticamente — non è un oracolo (come dice Cosenza).

Le Basi del Prompt Design

Sezione 2: introduzione al prompt design. Utilizziamo il framework di Cosenza (2025) per strutturare l’approccio.

Dall’uso sporadico a quello sistematico

Il problema: la maggior parte delle persone fa fatica a passare dall’uso sporadico all’uso sistematico dell’IA perché la tratta come un software tradizionale (Cosenza, 2025).

L’IA generativa richiede un cambio di paradigma:

• Il linguaggio è la nuova interfaccia di controllo
• Non si tratta di “premere i comandi giusti”
• Più preciso è il nostro modo di esprimerci, più potente è la collaborazione
• Obiettivo: intelligenza aumentata, non IA al posto nostro

Punto di partenza di Cosenza (2025). La maggior parte delle persone usa l’IA come un motore di ricerca evoluto: fa una domanda, prende la prima risposta, se ne va. L’approccio corretto è dialogico e iterativo. Il linguaggio naturale è la nuova interfaccia: a differenza di un software tradizionale dove si premono pulsanti, con l’IA si comunica. Questa è una competenza che va allenata. Il concetto di “intelligenza aumentata” è chiave: non sostituire l’umano ma amplificarne le capacità.

Le 10 regole di Cosenza

1. Esplora — tratta l’IA come un laboratorio
2. Dialoga — non fermarti alla prima risposta
3. Dirigi — guida con istruzioni strutturate
4. Prompt Design — struttura le richieste
5. Valuta — l’IA ragiona per probabilità

6. Personalizza — aggiungi il tuo materiale
7. Raffina — l’output è materia grezza
8. Correggi — attenzione a bias e stereotipi
9. Approfondisci — diritti e aspetti legali
10. Impara — non smettere di sperimentare

Adattato da Cosenza (2025)

Il decalogo di Cosenza è un framework pratico per l’uso sistematico dell’IA. Oggi ci concentreremo su Esplora, Dialoga, Dirigi e Valuta. Le altre regole le approfondiremo nelle prossime settimane, in particolare durante la settimana 2 (produzione di contenuti) e la settimana 5 (analisi con IA). La regola più importante per oggi è “Valuta”: l’IA ragiona per probabilità, non per verità. Ogni risposta va trattata come una bozza da sottoporre a giudizio critico.

La “frontiera frastagliata”

“Non esiste una frontiera chiara tra ciò che questi sistemi sanno fare e ciò che non sanno fare. Esiste, invece, quella che il prof. Ethan Mollick chiama frontiera frastagliata i cui confini sono tutti da scoprire.”

— Cosenza (2025)

Da discutere

Provate a trovare qualcosa che Gemini fa sorprendentemente bene e qualcosa che fa sorprendentemente male.

Il concetto di “frontiera frastagliata” (jagged frontier) è di Ethan Mollick, ripreso da Cosenza. A differenza di un software tradizionale dove le capacità sono definite e prevedibili, i LLM hanno capacità irregolari e imprevedibili. Possono scrivere poesie eccellenti ma sbagliare a contare le lettere in una parola. Questa imprevedibilità è strutturale (non un bug) e richiede un atteggiamento di esplorazione costante. Esercizio: dare 3 minuti per sperimentare con Gemini, poi raccogliere esempi sorprendenti dalla classe.

Principi di prompt design

Prompt scarno

“Parlami del giornalismo”

• Generico, nessun contesto
• Risultato: risposta superficiale
• L’IA riempie i “vuoti” con elementi banali

Prompt strutturato

“Agisci come un esperto di media studies. Analizza in 5 punti come l’IA generativa sta trasformando il giornalismo, con esempi specifici dal contesto europeo. Ogni punto non deve superare le 3 righe.”

• Ruolo, compito, formato, vincoli

Regola “Dirigi”: Non lasciare spazi di libertà: l’IA li riempirà con elementi mediocri (Cosenza, 2025).

Confronto tra prompt scarno e strutturato. Il prompt strutturato contiene: (1) un ruolo (“agisci come”), (2) un compito preciso, (3) un formato di output (5 punti, max 3 righe), (4) un contesto (europeo). Cosenza insegna che i prompt scarni danno risultati “che sono la media di internet”. Per ottenere risultati di qualità superiore, bisogna guidare l’IA con istruzioni dettagliate. Mostrare dal vivo la differenza tra i due prompt su Gemini.

Il dialogo iterativo

Esercizio guidato (10 minuti)

1. Chiedete a Gemini: “Quali sono i rischi dell’IA per la disinformazione?”
2. Leggete la risposta e chiedete: “Approfondisci il secondo punto con dati specifici”
3. Poi: “Confuta questa tesi — quali sono i controargomenti?”
4. Infine: “Sintetizza il dibattito in una tabella pro/contro”

Ogni scambio raffina il risultato. La prima risposta è un punto di partenza, non di arrivo (Cosenza, 2025).

Esercizio pratico sul dialogo iterativo (regola 2 di Cosenza). L’obiettivo è mostrare che l’interazione con l’IA è come una jam session: ogni scambio aggiunge qualcosa. Il passaggio dalla domanda generica all’approfondimento, alla confutazione, alla sintesi illustra le diverse modalità di dialogo. La richiesta di confutazione è particolarmente importante: insegna agli studenti a usare l’IA per il pensiero critico, non solo per la conferma delle proprie idee. Dare 10 minuti, poi discutere i risultati in classe.

Google NotebookLM

Sezione 3: introduzione a NotebookLM. Questo strumento sarà fondamentale per il progetto di gruppo (letteratura review, organizzazione fonti).

Cos’è NotebookLM

Caratteristiche

• Assistente IA per la ricerca documentale
• Carica PDF, Google Docs, pagine web
• Q&A con citazioni dalle fonti
• Genera guide studio, FAQ, timeline
• Audio Overview: discussione podcast
• Notebook collaborativi

Accesso nel corso

• URL: notebooklm.google.com
• Accedere con account @uniurb.it
• Creare un notebook per il corso
• Caricare le letture come fonti

NotebookLM è il secondo strumento chiave del corso. A differenza di Gemini (che lavora su conoscenza generale), NotebookLM lavora SOLO sui documenti caricati. Questo significa che le risposte sono “grounded” — basate sulle fonti con citazioni verificabili. Questa caratteristica lo rende ideale per la ricerca accademica. La funzionalità Audio Overview genera una discussione podcast sui materiali caricati — utile per lo studio. Per il progetto di gruppo, i notebook collaborativi permetteranno ai gruppi di organizzare fonti e risultati.

NotebookLM vs Gemini

Caratteristica	Gemini	NotebookLM
Base di conoscenza	Conoscenza generale del modello	Solo i documenti caricati
Citazioni	Non sempre verificabili	Sempre con riferimento alla fonte
Hallucination	Possibili e frequenti	Ridotte (grounded sulle fonti)
Collaborazione	Conversazione individuale	Notebook condivisibili
Audio	Non disponibile	Audio Overview (podcast)
Uso ideale	Brainstorming, analisi, generazione	Ricerca documentale, sintesi

Confronto tra i due strumenti per chiarire quando usare quale. Gemini è più flessibile e potente per compiti generali, ma meno affidabile per citazioni specifiche. NotebookLM è più limitato (lavora solo sui documenti caricati) ma molto più affidabile per la ricerca — le citazioni sono sempre verificabili. Per il progetto di gruppo: si userà NotebookLM per organizzare la letteratura e Gemini per analizzare i dataset di post e commenti. Mostrare dal vivo l’interfaccia di NotebookLM.

Esercizio: creare il notebook del corso

Esercizio guidato (20 minuti)

1. Aprite notebooklm.google.com con l’account @uniurb.it
2. Create un notebook: “IA Generativa e Media — Letture”
3. Caricate 3 PDF delle letture della prima settimana
4. Fate domande: “Cos’è il sistema mediale ibrido?”, “Confronta Chadwick e Mattis”
5. Generate un Audio Overview delle fonti caricate

Esercizio centrale del workshop. Gli studenti dovrebbero avere già i PDF delle letture (scaricati da Moodle). Se non li hanno, possono scaricarli ora. I 3 PDF suggeriti: Chadwick (2011), Mattis & de Vreese (2025), Pew Research (2025). Guidare gli studenti passo passo: creazione notebook, upload PDF, prima domanda. Le domande suggerite testano sia la comprensione dei testi sia le capacità di NotebookLM. Il confronto tra autori è la domanda più avanzata. L’Audio Overview genera una discussione podcast di 5-10 minuti sui materiali — gli studenti possono ascoltarla per ripassare. Dare 20 minuti, girare tra i banchi per assistere.

Cosa osservare durante l’esercizio

Punti di forza

• Citazioni precise con riferimento alla fonte
• Capacità di confrontare tra documenti
• Sintesi efficaci di testi lunghi
• Audio Overview per lo studio

Limiti da notare

• Non va oltre i documenti caricati
• Le domande troppo generiche danno risposte vaghe
• Non sempre coglie le sfumature argomentative
• L’Audio Overview può semplificare eccessivamente

Suggerimento

Usate NotebookLM come punto di partenza per la comprensione, poi approfondite con la lettura diretta dei testi.

Meta-riflessione sull’esercizio. L’obiettivo non è solo usare lo strumento ma sviluppare consapevolezza critica (regola “Valuta” di Cosenza). NotebookLM è eccellente per orientarsi nei testi e trovare connessioni, ma le sue sintesi possono perdere sfumature importanti. Per il corso: NotebookLM è un assistente di studio, non un sostituto della lettura. Per il progetto di gruppo: sarà utile per organizzare la letteratura e generare bozze della sezione teorica.

Valutare criticamente l’output dell’IA

“L’IA ragiona per probabilità, non per verità. Sa molte cose su tanti argomenti, ma non è un oracolo. Tratta ogni risposta come una bozza da sottoporre a giudizio.”

— Cosenza (2025)

Checklist di valutazione:

• L’informazione è fattualmente corretta?
• Le fonti citate esistono davvero?
• Mancano prospettive o controargomenti?
• Il risultato presenta bias o stereotipi?
• È coerente con ciò che sappiamo dalle letture?

Regola “Valuta” di Cosenza applicata al contesto accademico. Sottolineare che nel contesto universitario la valutazione critica è ancora più importante: le hallucination possono sembrare plausibili e citare fonti inesistenti. Collegamento con la policy del corso: l’IA come strumento di brainstorming e critica è consentita, ma l’uso sostitutivo è vietato. La checklist di valutazione dovrebbe diventare un’abitudine per gli studenti. Nel progetto di gruppo, la validazione umana dei risultati dell’IA sarà la parte metodologica centrale.

Sintesi e Prossimi Passi

Chiusura del workshop. Riepilogo di cosa abbiamo imparato e cosa ci aspetta la prossima settimana.

Cosa abbiamo imparato oggi

• Google Gemini: strumento multimodale per analisi, generazione e dialogo
• NotebookLM: assistente di ricerca grounded sui documenti
• Prompt design: dal generico allo strutturato, dall’uso sporadico al sistematico
• Le 10 regole di Cosenza: esplora, dialoga, dirigi, valuta (Cosenza, 2025)
• La frontiera frastagliata: l’IA ha capacità irregolari e imprevedibili
• L’output è sempre una bozza, mai un risultato definitivo

Riepilogo del workshop. Gli studenti ora hanno accesso operativo a entrambi gli strumenti e un framework per usarli in modo critico. Nelle prossime settimane approfondiremo le funzionalità specifiche: settimana 2 per la produzione di contenuti, settimane 4-5 per l’analisi dei dati del progetto.

Per la prossima settimana

Lunedì 2 Marzo: Produzione di Contenuti con GenAI

• Come l’IA trasforma i flussi di lavoro creativi
• Approfondimento su prompt engineering
• Criteri per valutare contenuti generati dall’IA

Martedì 3 Marzo: Guest — Vincenzo Cosenza, “Intelligenza Aumentata”

Letture per lunedì:

• Gilardi et al. (2025) — Qualità percepita e disponibilità a leggere notizie IA

Suggerimento

Continuate a esplorare Gemini e NotebookLM durante la settimana. Caricate tutti i PDF del corso nel notebook.

Assegnazioni. Incoraggiare gli studenti a sperimentare con gli strumenti durante la settimana — la pratica è essenziale. Martedì 3 Marzo ci sarà il guest speaker Vincenzo Cosenza, autore del libro che abbiamo usato oggi: è un’ottima occasione per fare domande sull’uso professionale dell’IA. Ricordare le letture per la settimana 2: Gilardi et al. (2025) sulla percezione della qualità delle notizie generate dall’IA.

Grazie!

Prossima lezione: Produzione di Contenuti con GenAI (2 Marzo 2026)

📧 fabio.giglietto@uniurb.it

🌐 blended.uniurb.it

Chiusura. Ricordare: (1) esplorare Gemini e NotebookLM durante la settimana, (2) caricare tutti i PDF nel notebook, (3) martedì guest speaker Cosenza. A lunedì prossimo!

Riferimenti

Cosenza, V. (2025). Esercizi di Intelligenza Aumentata: Imparare a Collaborare con le I.A.

Gilardi, F., Di Lorenzo, S., Streiff, B., Ezzaini, J., Zurfluh, E., Santa, B., & Hoes, E. (2025). Willingness to Read AI-Generated News Is Not Driven by Their Perceived Quality [Manoscritto].