Un’analisi automatica condotta su un testo di cinque paragrafi ha assegnato a ciascuno il punteggio massimo di AI-like. Il documento — che menzionava eventi al Palazzo Lombardia, il 27 ottobre, e riferimenti a enti come Eumetra — è diventato banco di prova per valutare dove i testi si inchinano a formule ripetitive e dove, invece, basta un dettaglio concreto per ritrovare una voce umana. Scopo: trasformare un output standardizzato in un pezzo leggibile e verificabile.
Il metodo applicato è semplice e trasparente: il sistema spezza il testo in paragrafi, analizza parole e costruzioni sintattiche, cerca pattern ricorrenti (buzzword, elenchi impersonali, incisi istituzionali) e pesa ogni segnale. Ne esce una fotografia dettagliata: le ragioni del “100%” non sono misteriose, sono spesso banali — mancanza di dati, eccesso di termini astratti, paragrafi-segnaposto.
I risultati mostrano numeri, pattern e segnali precisi che spiegano il funzionamento del sistema, rendendo chiaro anche a chi non è esperto come distinguere un testo umano da uno AI-like.
Analisi generale dell’articolo
Il report fornisce una panoramica completa della qualità del testo, suddivisa in varie metriche:
- Qualità Generale: 34/100 — indica la completezza, la coerenza e la leggibilità complessiva. In questo caso, il punteggio medio segnala margini di miglioramento.
- Probabilità AI: 100% — a livello globale, il contenuto mostra pattern tipici di testi generati automaticamente.
- Qualità Contenuto: 69/100 — misura la sostanza informativa, la presenza di dati concreti, cifre e nomi.
- Struttura: 0/100 — indica che il testo non segue strutture formali standard (paragrafi ben definiti, titoli, elenchi organizzati).
- Metriche Base: parole totali 335, frasi 14, lunghezza media frase 23,9 parole. La lunghezza media paragrafo è 0 parole, perché il sistema non ha identificato divisioni nette, un dettaglio che riduce il punteggio di struttura.
Altre metriche importanti:
- Parole uniche: 247 — più alto è il numero, maggiore la diversità lessicale.
- Diversità lessicale: 73,7% — misura quanto il testo evita ripetizioni.
- Leggibilità: 65/100 — indica la facilità di lettura; valori intorno a 60–70 corrispondono a un livello leggibile per un pubblico generale.
- Qualità titolo: 100/100 — il titolo è chiaro, diretto e semanticamente rilevante.
Il detector ha utilizzato NLTK per analizzare la struttura grammaticale e lessicale, calcolare frequenze e pattern di frase, verificando segnali di generazione automatica.
Pattern AI rilevati
Il sistema segnala pattern tipici dei testi generati automaticamente. Alcuni esempi presenti nell’analisi:
- Formattazioni lista tipiche: simboli come •, -, numerazioni ordinate. Spesso usati nei generatori per organizzare contenuti senza articolare la frase.
- Tag lingua / bandiera (EN|IT): presenti in contenuti multilingue o importati da traduzioni automatiche.
- Strutture fraseologiche tipiche AI: frasi lunghe con nominalizzazioni, congiunzioni ripetute e termini astratti (“intelligenza collettiva”, “governance”, “innovazione”).
- Buzzword isolate: parole ad alto impatto come “stakeholder”, “roadmap”, “green” senza contesto operativo.
- Citazioni di fonte generiche: “secondo X” o “according to”, usate per simulare autorevolezza senza dettaglio concreto.
Analisi paragrafo per paragrafo
Paragrafo 1 — 35 parole — AI: 15%
Scrivere un tutorial significa spiegare passo passo le azioni e far capire il motivo di ciascuna scelta. Qui mostriamo come preparare contenuti leggibili e verificabili, con esempi pratici.
Pattern rilevati: nessun tag artificiale, frasi naturali.
Paragrafo 2 — 34 parole — AI: 20%
Rileggere ad alta voce aiuta a correggere frasi poco scorrevoli. Separare le idee, usare esempi concreti e numeri reali aumenta comprensibilità e chiarezza del testo.
Pattern rilevati: strutture naturali, nessun tag artificiale.
Paragrafo 3 — 26 parole — AI: 15%
Il sistema AI-Agent analizza ogni articolo e produce una scheda con suggerimenti pratici, evidenziando quali paragrafi richiedono dati, esempi o verbi d’azione.
Pattern rilevati: formattazione chiara, nessun segnale artificiale.
Paragrafo 4 — 36 parole — AI: 25%
Il 27 ottobre, a Palazzo Lombardia, saranno presentati progetti concreti basati su dati raccolti da Eumetra. La giornata mostrerà risultati misurabili e casi pratici di intervento sul territorio.
Pattern rilevati: linguaggio naturale, frasi concrete, tag lingua rimosso.
1. Panoramica generale
| Metrica | Valore | Spiegazione |
|---|---|---|
| Qualità Generale | 34/100 | Valutazione complessiva basata su contenuto, struttura, leggibilità e originalità. Sotto 50 indica margini di miglioramento. |
| Probabilità AI | 100% | Probabilità che il contenuto sia generato da AI. 100% = molto alta. |
| Qualità Contenuto | 69/100 | Misura ricchezza informativa, dati concreti, lunghezza e pertinenza. Livello “buono”. |
| Struttura | 0/100 | Il testo non ha paragrafi chiari o organizzazione coerente; influisce sulla leggibilità. |
Metriche Base
| Metrica | Valore | Dettaglio |
|---|---|---|
| Parole | 335 | Numero totale di parole |
| Paragrafi | 0 | Il detector non rileva divisioni chiare |
| Frasi | 14 | Numero totale di frasi |
| Lunghezza media frase | 23,9 | Ideale: 15–25 parole |
| Lunghezza media paragrafo | 0 | Ideale: 50–150 parole |
Qualità avanzata
| Metrica | Valore | Dettaglio |
|---|---|---|
| Parole uniche | 247 | Misura il vocabolario vario |
| Diversità lessicale | 73,7% | Valore buono (ideale: 60–75%) |
| Leggibilità | 65/100 | Standard: testo leggibile per pubblico generale |
| Qualità titolo | 100/100 | Titolo chiaro, pertinente e attrattivo |
Rilevamento AI
- Pattern rilevati: 20
- Punteggio AI: 100%
- NLTK utilizzato: sì
2. Analisi paragrafo per paragrafo
| Paragrafo | Parole | AI (%) | Pattern rilevati | Spiegazione |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 75 | 100 | Riferimento AI, Liste (•,-), Tag lingua EN | IT, Strutture fraseologiche tipiche AI |
| 2 | 55 | 100 | Liste (•,-), Tag lingua EN | IT |
| 3 | 12 | 45 | Tag lingua EN | IT |
| 4 | 22 | 100 | Liste (•,-), Tag lingua EN | IT |
| 5 | 59 | 100 | Riferimento AI, Tag lingua EN | IT |
| 6 | 33 | 100 | Tag lingua EN | IT, Strutture fraseologiche tipiche AI |
| 7 | 26 | 100 | Tag lingua EN | IT, Buzzword AI |
| 8 | 30 | 100 | Tag lingua EN | IT, Strutture fraseologiche tipiche AI |
| 9 | 30 | 100 | Tag lingua EN | IT |
| 10 | 72 | 100 | Citazioni generiche, Liste (•,-), Tag lingua EN | IT, Strutture fraseologiche AI |
Glossario
- AI-like : Indica che un testo presenta caratteristiche tipiche di contenuti generati da Intelligenza Artificiale, come strutture ripetitive, frasi astratte o buzzword.
- Buzzword : Termine di grande impatto, spesso generico o astratto, usato senza contesto operativo reale (es. “roadmap”, “stakeholder”).
- Citazioni generiche : Frasi tipo “secondo X” o “according to” che simulano autorevolezza senza fornire fonti verificabili.
- Detector AI : Strumento che analizza testi per individuare pattern tipici di contenuti generati automaticamente.
- Diversità lessicale : Percentuale di parole uniche rispetto al totale, indica varietà e ricchezza del vocabolario.
- Eumetra : Ente di ricerca citato come fonte dei dati sul progetto “Casa Sostenibile”.
- Formattazioni lista tipiche : Uso di simboli come •, -, o numerazioni ordinate per organizzare informazioni, spesso automatico nei generatori di contenuti.
- Leggibilità : Facilità di lettura del testo, calcolata su lunghezza frasi, paragrafi e complessità sintattica.
- Lunghezza media frase : Numero medio di parole per frase; valori ideali 15–25 parole.
- NLTK : Libreria Python per l’elaborazione del linguaggio naturale, usata per tokenizzazione, analisi sintattica e rilevamento pattern AI.
- Paragrafo-segnaposto : Frase o blocco di testo vuoto o generico usato come placeholder durante la scrittura automatica.
- Pattern AI : Strutture linguistiche, formati o parole che tipicamente compaiono nei testi generati da AI.
- Probabilità AI : Percentuale che indica quanto un testo presenta caratteristiche tipiche dei contenuti generati automaticamente.
- Qualità Contenuto : Misura di sostanza informativa, presenza di dati concreti, cifre e nomi; riflette la profondità del testo.
- Qualità Generale : Valutazione complessiva basata su contenuto, struttura, leggibilità e originalità.
- Qualità titolo : Valutazione dell’efficacia del titolo in termini di chiarezza, pertinenza e attrattività.
- Riferimento AI : Segnale nel testo che indica menzioni o strutture riconducibili a contenuti generati automaticamente.
- Strutture fraseologiche tipiche AI : Frasi lunghe, nominalizzazioni, congiunzioni ripetute e termini astratti che caratterizzano testi automatici.
- Tag lingua / bandiera (EN|IT) : Etichette per indicare lingua o traduzioni, talvolta residue da contenuti multilingue importati.
- Verbi d’azione : Verbi che descrivono chiaramente chi compie cosa, essenziali per trasformare elenchi impersonali in testo concreto.
