La Potenza dei Rapporti Personali e Lavorativi

La qualità della tua vita dipende da chi scegli di avere accanto: circondati di persone autentiche, calme e fidate, sia nella vita privata che nel lavoro, costruendo rapporti basati su valori condivisi e pensati per durare nel tempo. I rapporti personali giusti ti proteggono, ti ispirano e ti rendono più forte. Quelli lavorativi giusti ti spingono avanti, moltiplicano il tuo valore e ti liberano dalla mediocrità.


Valori e Priorità: Come Influenzano le Nostre Scelte 🏆

I valori rappresentano ciò che consideriamo più importante nella vita. Sono le nostre credenze, i principi guida che orientano le decisioni e i comportamenti, e generano una forte carica emozionale. La gerarchia dei valori è l’ordine di importanza che attribuiamo a ciascuno di essi.

Ad esempio, se dai priorità alla “libertà” rispetto alla “sicurezza”, tenderai a compiere scelte che privilegiano l’indipendenza, anche a scapito della stabilità.

Perché è importante conoscere la gerarchia dei propri valori?

  • Influenza le scelte: la gerarchia dei valori determina le priorità e, di conseguenza, le decisioni che prendiamo, spesso in modo inconscio.
  • Spiega i conflitti interni: capita di sentirsi bloccati o in contraddizione perché due valori in conflitto sono vicini nella scala di priorità.
  • Aiuta nelle relazioni: molti conflitti tra persone non nascono da valori opposti, ma da un diverso ordine di importanza attribuito agli stessi valori.

In sintesi

La gerarchia dei valori è un elemento centrale sia nella vita personale che in quella professionale.

Essere consapevoli dei propri valori e del loro ordine aiuta a comprendere meglio se stessi, a prendere decisioni più coerenti con i propri obiettivi e a costruire relazioni più armoniose.

Rivedere e, se necessario, modificare consapevolmente la propria gerarchia dei valori può diventare un potente strumento di crescita e realizzazione personale.

* Tratto da: Anthony Robbins – Come ottenere il meglio da sé e dagli altri

🎯 Metti in Ordine i Tuoi Valori

Trascina i seguenti valori per ordinarli in base alla tua priorità personale. Quando hai finito, clicca sul pulsante per vedere la tua gerarchia.

Nel decidere la priorità, fatti sempre la domanda: A quale posso rinunciare?

  • Felicità
  • Salute
  • Calma
  • Onestà
  • Gentilezza
  • Libertà
  • Amore
  • Curiosità
  • Inventiva
  • Emozione
  • Creatività
  • Gratitudine
  • Generosità

Rapporti Personali e Lavorativi

Rapporti Personali

La qualità della tua vita dipende da chi scegli di avere accanto. Naval sostiene che bisogna essere estremamente selettivi con chi si passa il tempo: le persone che frequenti influenzano il tuo modo di pensare, sentire e vivere.

Frequenta persone “calme”

Prediligi rapporti con persone tranquille, oneste, indipendenti e positive, che non sono costantemente alla ricerca di drammi o conflitti.

Amore e amicizia veri

I legami migliori sono quelli in cui non c’è bisogno di negoziare continuamente o mantenere apparenze: c’è naturalezza, rispetto reciproco e accettazione autentica.

Autenticità

È meglio avere pochi rapporti autentici che tanti superficiali.

Rapporti Lavorativi

I veri successi lavorativi arrivano quando collabori con persone che apprezzi anche fuori dal contesto lavorativo, con cui hai fiducia e sintonia naturale.

Costruire a lungo termine

Le relazioni lavorative dovrebbero essere pensate su scala decennale, non come collaborazioni opportunistiche brevi: la fiducia si costruisce nel tempo.

Meritocrazia naturale

Circondati di persone giuste e corrette, così non devi costantemente difenderti o lottare: il valore emergerà naturalmente in un ambiente sano.

Allineamento di interessi

Lavora con persone i cui successi siano collegati ai tuoi, evitando conflitti di interesse nascosti e favorendo la collaborazione sincera.

PNL e Sistemi Rappresentazionali

Secondo la Programmazione Neuro Linguistica (PNL), il modo in cui una persona muove gli occhi 👀 durante il pensiero può rivelare quale sistema rappresentazionale sta utilizzando in quel momento.

I tre sistemi principali:

  • 👁️ Visivo – Chi pensa per immagini, ricordando o immaginando scene e dettagli visivi.
  • 🎧 Uditivo – Chi elabora suoni, parole, melodie o conversazioni interiori.
  • ❤️ Cenestesico – Chi si affida principalmente a sensazioni fisiche, emozioni o percezioni tattili.

Riconoscere il sistema rappresentazionale prevalente di una persona ti permette di adattare il tuo stile comunicativo, migliorando l'empatia e la qualità della relazione.

Applicare la tecnica dello Specchio

Una volta compreso il sistema con cui l'altra persona elabora informazioni, puoi applicare il mirroring o tecnica dello specchio: rispecchiando il suo stile di comunicazione — visivo, uditivo o cenestesico — si crea un senso naturale di sintonia e fiducia.

Esempi pratici:

👁️ Visivo: Se una persona dice "vedo cosa intendi" o "immagino la scena", rispondi utilizzando parole visive, ad esempio: "Sì, riesco a vedere chiaramente quello che descrivi".

🎧 Uditivo: Se una persona dice "suona bene" o "mi risuona", puoi rispondere con frasi come: "Capisco, anche per me suona perfettamente logico".

❤️ Cenestesico: Se una persona dice "sento che è giusto" o "questa situazione mi dà una buona sensazione", rispondi con qualcosa come: "Anch'io sento che è una scelta che sta bene addosso".

PNL - Sistemi Rappresentazionali

* Antony Robbins.

* Chris Voss – Volere Troppo e Ottenerlo.

Chris Voss: Le 10 Tecniche Fondamentali della Negoziazione

1. Mirroring (Specchio)

Ripeti le ultime parole o una parte della frase dell’interlocutore. Il mirroring stimola l’altro a continuare a parlare e crea una connessione empatica naturale.

2. Labeling (Etichettare le emozioni) 🏷️

Dai un nome alle emozioni che percepisci ("Sembra che tu sia preoccupato"). Questo aiuta a validare i sentimenti dell’altro e abbassa la tensione.

3. Tactical Empathy (Empatia Tattica) 🤝

Comprendi e riconosci apertamente i sentimenti e la prospettiva dell’interlocutore, anche senza condividerli. Mostrare che comprendi crea fiducia e collaborazione.

4. Calibrated Questions (Domande calibrate) ❓

Usa domande aperte che iniziano con "Come" o "Cosa" ("Come possiamo risolvere questo?"). Queste domande guidano l’altro a trovare soluzioni senza sentirsi manipolato.

5. Accusation Audit (Audit delle Accuse)

Anticipa le critiche o le obiezioni che potresti ricevere e dichiarale tu stesso ("So che questo potrebbe sembrarti eccessivo..."). Così disarmi la resistenza dell’altro.

6. The 7-38-55 Rule 📏

Nella comunicazione: - 7% è dato dalle parole, - 38% dal tono della voce, - 55% dal linguaggio del corpo. Cura sempre il tono e il linguaggio non verbale.

7. No-Oriented Questions 🙅‍♂️

Poni domande che portino l’altro a rispondere "No" ("Sarebbe una cattiva idea...?"). Dire "No" fa sentire l’altro protetto e in controllo della situazione.

8. The Late-Night FM DJ Voice 🎙️

Usa un tono di voce lento, basso e calmo, come un DJ di tarda notte. Questo trasmette autorevolezza, sicurezza e tranquillità durante la negoziazione.

9. The Ackerman Model 📈

Tecnica di negoziazione basata su offerte crescenti precise: inizi offrendo il 65% del tuo obiettivo finale e aumenti progressivamente fino al 100%. Le offerte non devono mai essere numeri tondi.

10. The "That's Right" Moment ✅

Il vero obiettivo è far dire all’interlocutore "E' Vero!" ("That's right!"). Quando accade, significa che si sente compreso profondamente ed è pronto a collaborare.

* Tecniche tratte dal libro "Volere troppo e ottenerlo" di Chris Voss.

🔍 WYSIATI – Quello che vedi è tutto ciò che c’è

Il concetto di "What You See Is All There Is" (WYSIATI) è stato introdotto dallo psicologo Daniel Kahneman nel suo libro Pensieri lenti e veloci.

📌 Significato

La frase "quello che vedi è tutto quello che c’è" descrive una tendenza cognitiva del nostro cervello a basare giudizi, decisioni e conclusioni solo sulle informazioni immediatamente disponibili, ignorando o sottovalutando tutto ciò che non vediamo o non sappiamo.

🧠 In pratica

Quando hai a disposizione poche informazioni, il tuo cervello tende a costruire una storia coerente e a prendere decisioni come se quelle informazioni fossero tutto ciò che conta – anche se mancano dati importanti.

📄 Esempio semplice

Immagina che tu stia per assumere una persona e leggi solo la prima pagina del suo curriculum. Se quella pagina è ben scritta e impressionante, potresti pensare:


"Questa persona è perfetta!"

Stai ignorando però tutto ciò che non sai ancora – per esempio, eventuali problemi nei lavori precedenti o mancanza di esperienza in un’area chiave.

Ma il tuo cervello si comporta come se quella pagina fosse tutto quello che c’è da sapere, e prende decisioni su quella base.

Illustrazione del concetto WYSIATI

📚 Perché è importante

  • Essere più consapevoli dei nostri limiti cognitivi.
  • Ricercare più informazioni prima di giudicare.
  • Ridurre gli errori di valutazione dovuti a pregiudizi o mancanza di dati.

🔎 Concludendo

WYSIATI è il motivo per cui spesso siamo troppo sicuri delle nostre opinioni, anche quando si basano su pochissime informazioni. Il nostro cervello odia l’incertezza, quindi riempie i vuoti con supposizioni, senza rendercene conto.

* Daniel Kahneman – Thinking, Fast and Slow - Pensieri Lenti e Veloci

🎲 Gioco: Il test delle 3 cifre

Obiettivo: Scoprire la regola segreta che collega tre numeri. Esempio iniziale: 2, 4, 6 rispetta la regola.


Inserisci tre numeri



Pensi di aver capito la regola?

🧠 Intelligenza Artificiale: tra logica, reti neurali e relazioni umane

L'intelligenza artificiale non è solo un tema tecnologico: ci riguarda anche come esseri umani, nel modo in cui pensiamo, decidiamo e comunichiamo. In un mondo dove l’AI prende decisioni, crea contenuti e interagisce con noi, è fondamentale comprendere su quali principi si basa. Questa riflessione si inserisce naturalmente nel tema delle relazioni e della mente, perché ci obbliga a chiederci: cos’è davvero “intelligente”? E soprattutto: che tipo di intelligenza vogliamo costruire?

🤖 Che cosa significa intelligenza artificiale?

Fondamentalmente esistono due strade per lo sviluppo dell’AI. In parole semplici, si tratta della creazione di soluzioni automatizzate per risolvere problemi. Le due principali scuole di pensiero sono: l’approccio simbolico e quello connessionista.

📌 Cos'è l'approccio simbolico (AI classica)?

L’approccio simbolico si basa sull’uso di regole logiche, simboli e ragionamento per rappresentare e risolvere problemi. È come dire al computer: “Se succede A e B, allora fai C.”


  • Le conoscenze sono rappresentate in forma di simboli.
  • Utilizza regole logiche (come nel ragionamento deduttivo).
  • L’intelligenza deriva dalla manipolazione di simboli, non dall’apprendimento.

🚧 Il limite: il soffitto della complessità

Quando la complessità del mondo reale cresce troppo (troppi simboli, troppe regole, troppe eccezioni), i sistemi simbolici non riescono più a gestirla in modo efficace.

🔁 Dal simbolico al connessionista

Per superare questi limiti, si è passati a un nuovo paradigma: l’intelligenza connessionista, ovvero l’uso di reti neurali che apprendono dai dati invece di ragionare in modo logico.

Questo approccio si basa sulla statistica, sul riconoscimento di pattern e su reti di nodi interconnessi (simili al cervello umano). L’intelligenza non è nei contenuti, ma nella struttura delle connessioni.

Il limite? Queste reti sono spesso una “scatola nera”: producono la risposta giusta, ma non sappiamo come ci sono arrivate.

🌐 Perché ci riguarda

L’AI non è solo una questione tecnica, ma una lente per osservare anche la nostra mente: come ragioniamo, come ci relazioniamo, come prendiamo decisioni. Confrontare AI simbolica e connessionista ci costringe a riflettere su:


  • Quanto del nostro pensiero è logico e quanto è fatto di pattern e intuizione?
  • Come possiamo allenare l’intelligenza umana in un mondo dove coesiste con quella artificiale?
  • Quali decisioni vogliamo delegare, e quali invece dobbiamo continuare a governare?

* Concetto introdotto da Marvin Minsky (1927–2016)

🔢 Esempio: come funziona una rete neurale?

Una rete neurale artificiale è un modello matematico ispirato al cervello umano. È composta da nodi (o neuroni artificiali) organizzati in strati.

1. Struttura di base

  • Strato di input: riceve i dati grezzi (es. pixel, numeri, parole).
  • Strati nascosti: elaborano i dati applicando pesi, somme e funzioni di attivazione.
  • Strato di output: restituisce il risultato finale (es. "spam" o "non spam").

2. Calcolo nei neuroni

  • Moltiplica ogni input (Xi) per un peso (Wij).
  • Somma i risultati e aggiunge un bias (bj).
  • Applica una funzione di attivazione (es. ReLU, sigmoid).

Formula: output = attivazione(∑(Xi × Wij) + bj)

3. Apprendimento (training)

  • La rete riceve esempi con input e risultato corretto.
  • Confronta l'output con il target, calcola l'errore.
  • Usa la backpropagation per aggiornare i pesi e migliorare le previsioni.

4. Generalizzazione

Dopo l'addestramento, la rete è in grado di generalizzare e dare risposte anche su dati mai visti prima.


Esempio: Rete che riconosce email di spam

  • Input:
    • X₁ = presenza della parola "gratis" (0 o 1)
    • X₂ = numero di punti esclamativi (es. 0.8, normalizzato)
  • Strato nascosto: 3 neuroni
  • Output: 1 neurone → 1 = spam, 0 = non spam

Passo 1 – Input

Una nuova email ha X₁ = 1 (contiene "gratis") e X₂ = 0.8 (molti punti esclamativi).
Input vettore: X = [1, 0.8]

Passo 2 – Calcolo nello strato nascosto

Neuroni nascosti:

  • Neurone 1:
    Pesi: W11 = 0.6, W21 = 0.9; Bias: b1 = 0.1
    Z₁ = (W11 × X₁) + (W21 × X₂) + b1 = (0.6 × 1) + (0.9 × 0.8) + 0.1 = 1.42 → ReLU = 1.42
  • Neurone 2:
    Pesi: W12 = 0.3, W22 = 0.4; Bias: b2 = 0.2
    Z₂ = (W12 × X₁) + (W22 × X₂) + b2 = (0.3 × 1) + (0.4 × 0.8) + 0.2 = 0.82 → ReLU = 0.82
  • Neurone 3:
    Pesi: W13 = -0.5, W23 = 0.7; Bias: b3 = -0.1
    Z₃ = (W13 × X₁) + (W23 × X₂) + b3 = (-0.5 × 1) + (0.7 × 0.8) - 0.1 = -0.04 → ReLU = 0

ReLU: max(0, Zi)

Passo 3 – Output

Output Neurone:
Pesi: W1o = 1.2, W2o = -1.0, W3o = 0.5; Bias: bo = -0.3
Z = (W1o × A₁) + (W2o × A₂) + (W3o × A₃) + bo = (1.2 × 1.42) + (-1.0 × 0.82) + (0.5 × 0) - 0.3 = 0.584
Applichiamo sigmoid(0.584)0.641 → è SPAM ✅

Sigmoid: σ(x) = 1 / (1 + e-x)

Esempio: σ(0.584) = 1 / (1 + e-0.584) ≈ 0.641

👉 Il neurone si attiva con probabilità ~64%, classificando l’email come spam con buona confidenza.

Passo 4 – Apprendimento (training)

Se la rete sbaglia, calcola l'errore e aggiorna i pesi con backpropagation e gradient descent.

Schema di rete neurale spam

Struttura della rete con 3 neuroni nascosti – esempio di classificazione email spam

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