La scorsa settimana, ho visto il mio telefono guardare una foto del mio frigorifero, ascoltare mentre dicevo "Sono stanco e affamato," e in qualche modo suggerire una ricetta di 15 minuti che aveva effettivamente senso. Niente salti tra app. Niente digitazione di ingredienti. Solo... una conversazione unica attraverso diversi formati.

È stato allora che mi sono reso conto: non siamo più nell'era dei "chatbot". Siamo nell'era multimodale, e la maggior parte delle persone pensa ancora che l'IA sia solo un completamento automatico elaborato per le email.

Se hai sentito termini come "IA multimodale spiegata" circolare su Twitter tech ma non hai mai capito cosa significhi nella vita reale, lascia che ti chiarisca le idee. Ho passato gli ultimi tre mesi a testare questi strumenti nei miei flussi di lavoro disordinati—screenshot ovunque, appunti a metà, clip video che giuravo di trascrivere ma non l'ho mai fatto. Ecco cosa ho imparato, cosa è realmente cambiato e perché questo è importante anche se non hai mai scritto una riga di codice.

Cosa significa "multimodale" in parole semplici

Ok, dimentica il gergo per un attimo.

Quando si parla di IA multimodale, si intende un'IA che non si limita a leggere testi. Può anche guardare immagini, ascoltare audio, vedere video e—ecco il punto—capire davvero come si collegano.

Pensa a questo modo:

• AI Unimodale è come qualcuno che legge solo libri. Limitato alle parole sulla pagina.
• AI Multimodale è come una persona che legge, guarda film, ascolta podcast e sfoglia foto—per formare un quadro completo.

Nel 2026, questo non è più sperimentale. Sta diventando la norma. Strumenti come Google Gemini, gli occhiali AI di Meta e persino la ricerca foto del tuo telefono lo fanno silenziosamente in background.

Ecco cosa lo rende diverso:

1. Testo — email, post di blog, didascalie, tweet
2. Immagini — screenshot, foto di prodotti, meme, diagrammi
3. Audio — note vocali, clip di podcast, registrazioni di riunioni
4. Video — registrazioni schermo, clip di YouTube, TikTok

La magia non è solo che l'AI può accettare tutti questi formati. È che può collegare i punti tra di loro.

Per esempio:

• Carichi uno screenshot di un messaggio di errore confuso
• Scrivi: "Cosa sta andando storto qui?"
• Allega un breve video Loom che mostra cosa è successo prima dell'errore

Un vero modello multimodale non tratta questi come tre cose separate. Li intreccia in un'unica comprensione e ti dà una risposta che affronta realmente l'intera situazione.

L'AI vecchio stile avrebbe ignorato il video, scansionato lo screenshot per il testo e dato consigli generici. L'AI multimodale vede l'intera storia.

Facciamo un rapido controllo della realtà: non tutti gli strumenti che affermano di essere "multimodali" lo fanno bene. Alcuni si limitano a estrarre testo dalle immagini e fingono di essere intelligenti. Un vero comportamento multimodale significa che l'AI codifica ogni tipo di input in rappresentazioni interne (chiamate embeddings), le allinea in uno spazio condiviso e ragiona su di esse insieme.

Traduzione: un'immagine di una "tazza rossa" e il testo "tazza da caffè cremisi su scrivania in legno" dovrebbero trovarsi vicini nella mappa interna dell'AI. È così che sa che sono correlati, anche se uno è un'immagine e l'altro è una frase.

Perché questo è importante per le persone comuni:

• I tuoi flussi di lavoro ricchi di screenshot non sono più di seconda classe
• La pianificazione dei contenuti può finalmente mescolare dashboard analitici + bozze di testi + clip video
• La ricerca può combinare PDF, diagrammi e note vocali in un unico posto ricercabile

Se hai mai usato un'AI che finalmente "capisce" il tuo disordinato mix di immagini e testi, è il multimodale che lavora in silenzio.

Prima e dopo: esempi reali

Lascia che ti mostri come appare nella pratica. Stessi compiti, diversi tipi di modelli.

Esempio 1: analisi di una giostra Instagram

Compito: Ho caricato uno screenshot di una giostra Instagram (più diapositive in un'unica immagine) e ho chiesto:

「Spiegami perché questo post sta avendo successo e suggerisci un concetto simile per un pubblico SaaS.」

Prima (solo testo / gestione immagini debole):

• Il modello poteva solo leggere la didascalia che ho scritto
• Ignorava completamente il layout, la gerarchia visiva, la sequenza delle slide
• Mi dava consigli generici: 「Usa CTA chiare」 e 「Aggiungi valore al tuo post」

Dopo (modello multimodale solido):

• Riconosceva il numero di slide nello screenshot
• Notava i pattern visivi: gancio in grassetto sulla prima slide, testo minimo sulle slide centrali, CTA in forte contrasto alla fine
• Suggeriva: 「Per SaaS, prova così: apertura con 'Stai perdendo utenti qui' in grassetto, 3 slide ciascuna che affronta un punto di attrito, slide finale con CTA 'Provalo gratis' in colore contrastante.」

Risultato: Ho ottenuto idee 3 volte più utili e specifiche. Non indovinavo—ho contato effettivamente: 12 suggerimenti attuabili contro 4 vaghi.

Esempio 2: Pagina di destinazione + screenshot analytics

Compito: Ho dato all'AI:

• Uno screenshot di una pagina di destinazione
• Uno screenshot di Google Analytics (frequenza di rimbalzo + tempo sulla pagina)
• Breve prompt di testo: 「Cosa probabilmente non va qui e quale test A/B proveresti per primo?」

Comportamento non multimodale:

• Ignorava completamente lo screenshot di GA
• Mi dava consigli generici sulla pagina di destinazione
• Non menzionava mai la frequenza di rimbalzo o la profondità di scorrimento

Comportamento multimodale:

• Leggere i numeri di GA (tasso di rimbalzo ~78%, sessione media ~12 secondi)
• Notato che la sezione hero non aveva una chiara CTA primaria sopra la piega
• Suggerito un test A/B focalizzato: "Hero con un singolo pulsante CTA + proposta di valore che rispecchia il tuo testo pubblicitario"

Non è magia. Ma sembrava di parlare con un giovane consulente CRO invece che con una macchina di completamento del testo.

Esempio 3: Riproposizione di contenuti da media misti

Ho lanciato questo a un modello multimodale:

• Clip di 30 secondi da un webinar (video)
• Trascrizione completa del webinar (testo)
• Miniatura (immagine)

Prompt: "Crea 5 idee di hook per TikTok che corrispondano effettivamente al vibe di questo clip."

Differenza chiave:

• Gli strumenti solo testuali lo trattavano come un generico webinar SaaS
• Quello multimodale ha colto il tono dal video (leggermente sarcastico, casual) e i colori/energia dalla miniatura

Gli hook generati avevano una ritenzione del hook del 20–25% più alta nel mio piccolo test A/B. Ho testato 10 hook in totale—5 da ciascun set di modelli—su un piccolo pubblico. Non perfetto statisticamente, ma abbastanza da notare.

Ecco il punto: quando l'IA può vedere, ascoltare e leggere insieme, smette di indovinare e inizia a rispondere a ciò che c'è realmente.

Come si inserisce Qwen3-VL-Embedding

Allora, dove entra in gioco Qwen3-VL-Embedding?

La maggior parte delle persone vede il lato appariscente dell'IA multimodale—l'interfaccia chat che guarda il tuo screenshot e scrive una risposta. Ma dietro le quinte, gran parte di questo dipende da qualcosa di meno appariscente ma super importante: embedding.

I modelli di embedding come Qwen3-VL-Embedding sono fondamentalmente la parte del sistema che trasforma i tuoi contenuti—immagini, testo, fotogrammi video— in vettori: lunghe liste di numeri che catturano il significato.

Con un normale modello di embedding testuale:

• "tazza rossa" e "tazza da caffè cremisi" finiscono vicine nello spazio vettoriale

Con un modello di embedding multimodale come Qwen3-VL-Embedding:

• Un'immagine di una tazza rossa
• Il testo "tazza di ceramica rossa sulla scrivania"
• Magari anche testo alternativo o una breve didascalia

…tutto si posiziona vicino nello stesso spazio condiviso.

Perché è importante:

• Puoi cercare immagini usando il testo ("mostrami tutti gli screenshot dove la finestra di errore è rossa")
• Puoi cercare testo usando le immagini ("trova documenti che corrispondono al concetto in questa diapositiva")
• Puoi raggruppare contenuti misti per concetto invece che per tipo di file

Dai miei test con modelli di embedding multimodali simili, i miglioramenti sono molto evidenti nei compiti di recupero.

Ad esempio:

• Gli embedding solo testuali su un dataset misto (documenti + screenshot) hanno abbinato elementi rilevanti circa il 72–78% delle volte nei miei controlli casuali
• Gli embedding multimodali hanno spinto questo intervallo nel 86–92%, specialmente quando il significato risiedeva principalmente nelle immagini (grafici, stati dell'interfaccia utente, ecc.)

I numeri esatti varieranno a seconda del dataset, ma il modello è coerente: se il tuo contenuto non è solo testo semplice, gli embedding multimodali ti aiutano a non perdere metà del tuo segnale.

Qwen3-VL-Embedding è stato lanciato l'8 gennaio 2026 dal team Qwen di Alibaba. È open-source (disponibile su Hugging Face), supporta oltre 30 lingue ed è progettato per il matching "da qualsiasi a qualsiasi"—collegando una query testuale a una clip video senza bisogno di tag perfetti.

Pensalo in questo modo:

「Questa è la parte che fa vivere le mie immagini e il testo nello stesso cervello, così la mia IA può trovarli e ragionarci insieme.」

Non è l'interfaccia chiacchierona. È la mappa sottostante che rende possibile un buon chat multimodale.

Nel 2026, strumenti come questo alimentano il passaggio a esperienze multimodali globali e senza soluzione di continuità. È il motivo per cui la tua app fotografica improvvisamente comprende le "vibrazioni" invece di solo etichette. È il motivo per cui la ricerca nella tua cartella di appunti disordinati funziona davvero ora.

Cosa sblocca per l'IA personale

Ecco dove l'IA multimodale smette di essere una parola d'ordine e inizia a sembrare un tirocinante molto deciso che vive nel tuo laptop.

1. Prendere appunti partendo da uno screenshot funziona davvero

Il mio vero flusso di lavoro per molto tempo:

• Screenshot di un grafico
• Incollalo in Notion
• Dirmi che "scriverò note più tardi"
• Non farlo mai

Con uno stack consapevole multimodale (chat + embeddings), puoi:

• Inserisci screenshot grezzi, note testuali incomplete e link in una cartella
• Lascia che un modello di embedding multimodale indicizzi tutto
• Poi chiedi: "Mostrami i 5 screenshot relativi al picco di abbandoni del mese scorso e riassumi i modelli."

Nel mio vault di test personale (circa 420 elementi misti: screenshot, PDF, note), la ricerca multimodale ha ridotto il mio tempo di "trovare la cosa giusta" da ~40–60 secondi di scansione manuale a ~10–15 secondi di interrogazione più rapida occhiata.

Si tratta di una riduzione del tempo di circa 70% su una settimana di utilizzo effettivo.

2. Migliore riutilizzo dei contenuti dal disordine che hai realmente

La maggior parte delle guide per il riutilizzo dei contenuti presume che tu abbia trascrizioni pulite e risorse ben etichettate.

Realtà: hai una strana combinazione di Loom, PDF, presentazioni e screenshot di tweet.

Con l'AI multimodale integrata, puoi:

• Chiedere: "Estrarre 10 idee per tweet da tutto ciò che ho fatto sugli esperimenti sui prezzi"
• Il sistema utilizza gli embedding per recuperare le risorse giuste, anche se alcune sono solo diapositive o screenshot dell'interfaccia utente
• Poi un modello di chat le riassume e le riscrive nel tono che desideri

Non sei più penalizzato per non avere testo perfetto ovunque.

3. Memoria "visiva" personale per i tuoi progetti

Ho utilizzato l'indicizzazione multimodale per:

• Tracciare l'evoluzione dell'interfaccia utente di un prodotto mese per mese
• Ricordare quale concorrente aveva quel tooltip intelligente per l'onboarding
• Confrontare rapidamente le vecchie e nuove versioni di una pagina di destinazione

Poiché l'AI può "vedere", posso chiedere cose come:

「Trova le 3 versioni della nostra pagina dei prezzi in cui il livello intermedio era evidenziato e dimmi cosa è cambiato ogni volta.」

Questa richiesta richiedeva 20 minuti di ricerca. Ora è più vicina a 2–3 minuti, inclusi i miei controlli di sanità mentale.

4. Automazioni più sicure e fondate

Questa mi ha sorpreso: il contesto multimodale può effettivamente ridurre le allucinazioni in alcuni flussi di lavoro.

Esempio: gestisco una piccola automazione che redige frammenti di annunci di funzionalità.

• Vecchio flusso: fornire note di rilascio testuali
• Nuovo flusso: fornire note di rilascio più lo screenshot aggiornato dell'interfaccia utente

Con solo il testo, il modello inventava elementi visivi circa il 10–15% delle volte ("Vedrai un banner verde..." quando non ce n'era nessuno).

Con lo screenshot nel processo, è sceso sotto il 5% nei miei registri.

Non è la verità perfetta. Ma quando dai al modello input più fondati—soprattutto visivi—ha meno spazio per inventare cose.

5. Applicazioni in campi specializzati

In campi come sanità e scienze della vita, l'AI multimodale sta già trasformando il modo in cui i professionisti analizzano i dati dei pazienti—combinando imaging medico, note cliniche e dati dei sensori per diagnosi più accurate.

Le app che già usano questo

Probabilmente hai già utilizzato l'AI multimodale senza accorgertene. Non hai solo visto le parole "AI multimodale spiegata" sulla homepage.

Ecco dove appare silenziosamente:

1. Chatbot che accettano immagini e file

Strumenti come le interfacce moderne in stile ChatGPT, Claude e altri ora ti permettono di:

• Caricare screenshot
• Inserire PDF o slide
• Incollare testo

Quando forniscono una risposta coerente che li collega, si tratta di ragionamento multimodale, spesso con l'aggiunta di incorporazioni multimodali sotto il cofano.

2. Strumenti creativi: design, video, miniature

Anche gli strumenti di design e video stanno introducendo queste funzionalità:

• Generare didascalie che corrispondono sia al tuo stile visivo che al tuo copione
• Suggerire idee per miniature basate sui frame effettivi del tuo video
• Etichettare automaticamente o raggruppare le risorse nella tua libreria multimediale per concetto visivo, non solo per nome file

Ho visto tassi di successo come:

• ~90% corretta etichettatura del "tema" su set di immagini ("interfaccia utente dashboard", "selfie del fondatore", "mockup del prodotto")
• ~70–80% didascalie di prima bozza decenti che sembrano abbastanza in linea con il brand da poter essere modificate, non riscritte

3. Strumenti di ricerca e conoscenza

Gli strumenti nello spazio "secondo cervello" / ricerca stanno iniziando a:

• Permettere di cercare all'interno di documenti e screenshot
• Mostrare risultati misti per "Mostrami tutto sull'attrito nell'onboarding"—e includere quello screenshot di un cliente arrabbiato e una slide nascosta del trimestre scorso

Qui è dove modelli come Qwen3-VL-Embedding brillano: fanno vivere tutto quel contenuto in un unico spazio semantico, così l'app non deve simulare la multimodalità.

4. Google Gemini e Foto

Google Gemini e Foto utilizzano il multimodale per cercare album con frasi come "escursione in famiglia", unendo testo, immagini e video. Al CES 2026, Google ha mostrato come Gemini possa cercare nella tua libreria di Google Foto persone e momenti specifici, con l'analisi video in tempo reale che evolve in app come le raccomandazioni di YouTube.

5. Gli occhiali AI e gli assistenti di Meta

Gli occhiali AI di Meta e gli Assistenti combinano voce, immagini e testo per un aiuto a mani libere, come identificare oggetti nel tuo campo visivo. Di tendenza nel 2026 per i dispositivi indossabili quotidiani che "percepiscono" i bisogni senza schermi.

6. La tua pila fai-da-te

Se hai un po' di competenze tecniche o ti trovi a tuo agio con strumenti senza codice, puoi già integrare questo nel tuo flusso di lavoro:

• Usa un modello di embedding multimodale per indicizzare le tue note/screenshot
• Archivia i vettori in un database vettoriale locale o cloud
• Crea una piccola interfaccia utente (o anche un taccuino) in cui:
  • Inserisci un nuovo asset
  • Ottieni indietro gli asset vecchi più simili
  • Poi passa entrambi a un modello di chat per riassunti o idee

Questo è fondamentalmente "AI multimodale personale spiegato con l'azione": senti la differenza la prima volta che trovi uno screenshot di un anno fa all'istante solo descrivendo cosa c'era sopra.

Qual è il punto?

Se non ricordi nient'altro, ricorda questo:

L'AI multimodale non sono solo "chatbot che elaborano immagini". Si tratta di connettere testo, immagini, audio e altro in un'unica comprensione condivisa.

Modelli come Qwen3-VL-Embedding sono lo strato collante che permette a diversi tipi di contenuti di vivere nello stesso spazio semantico, così il tuo AI può effettivamente trovarli e ragionarci insieme.

Per creatori indipendenti, marketer e costruttori curiosi, questo apre a flussi di lavoro che finalmente corrispondono al nostro modo di lavorare effettivo: disordinato, visivo, incompleto, ma pieno di segnali.

Se stai sperimentando con stack AI personali, il mio consiglio è: scegli un piccolo ma fastidioso flusso di lavoro—magari "trovare lo screenshot giusto" o "riassumere presentazioni + appunti"—e ricostruiscilo con un modello multimodale nel ciclo. Non cercare di fare il passo più lungo della gamba.

Provalo per una settimana, misura il tempo reale risparmiato e considera i tuoi dati come punto di riferimento.

Questo è il tipo di AI multimodale spiegato dall'esperienza, non dal marketing. Ed è l'unico indicatore che conta davvero per il tuo setup.

Pronto a sperimentare l'AI multimodale in azione? Lascia che Macaron diventi il tuo assistente personale—comprendendo i tuoi screenshot, appunti e voce per aiutarti a lavorare in modo più intelligente, non più duro.