Il vostro secondo cervello: quale sistema di appunti consente l’accesso all’IA

Oggigiorno i consigli sembrano sempre gli stessi. Si crei un «secondo cervello», raccolga tutto in un unico posto e poi lasci che un’intelligenza artificiale si occupi del resto. Ciò che tale raccomandazione solitamente tralascia è la parte difficile.

La questione non è quale programma crei i collegamenti più eleganti. La questione è se un’intelligenza artificiale sia in grado di accedere a quelle note e se le sia consentito tralasciare qualcosa. Nove programmi, per il resto molto simili, differiscono in modo così netto su questo punto che la scelta viene di fatto determinata già durante la loro configurazione.

Esiste anche un’obiezione fondata. I modelli attuali elaborano un milione di token di contesto, in alcuni casi anche di più. Quindi potete semplicemente riversare trecento pagine in una finestra di chat e porre la domanda. Perché mantenere un sistema, allora? Abbiamo analizzato i dati, basandoci su valori misurati anziché su regole empiriche, e la risposta è meno netta di quanto sostengano entrambe le fazioni.

Abbiamo esaminato nove programmi: Obsidian, Logseq, Joplin, Anytype, Notion, Gemini Notebook (precedentemente NotebookLM), i progetti ChatGPT, Apple Notes e Microsoft OneNote. Tutti i prezzi e i limiti sono aggiornati al 25 luglio 2026 e provengono dalle pagine dei fornitori stessi.

Si tratta sempre e solo di una cartella

È proprio qui che molte persone si fermano, e a ragione. Consentire a un’IA di accedere alle proprie note sembra quasi come consegnarle l’intero computer. Ma non è così.

L’accesso riguarda esattamente una sola directory, scelta dall’utente stesso. In Obsidian viene chiamata “vault” ed è una normale cartella. Inserite lì i vostri appunti, fornite a uno strumento di IA il percorso corrispondente e lo strumento vedrà solo i file presenti in quella cartella. Non i documenti fiscali che si trovano accanto, né le foto, né la cronologia del browser. Una sola cartella, scelta manualmente, revocabile in qualsiasi momento.

Questo è anche il motivo per cui la questione dei file riveste tanta importanza. Un programma che conserva le proprie note nel proprio database o nel cloud del fornitore non dispone di una cartella di questo tipo. Non c’è nulla a cui fare riferimento.

E l’accesso funziona in entrambe le direzioni. Uno strumento di intelligenza artificiale non solo è in grado di leggere i file, ma può anche crearli e modificarli. Obsidian ora pubblicizza proprio questo: i propri nomi da riga di comando come caso d’uso, in poche parole, consentendo a strumenti autonomi di accedere a un archivio. Quindi, se lo desiderate, potete dettare un pensiero e trovare la nota completata nella cartella, collegata a ciò che è già presente.

Ciò presenta un rovescio della medaglia, che ha un peso maggiore rispetto alla comodità. I permessi di scrittura implicano che un programma possa creare note, modificarle e spostarle nel cestino. Joplin, pertanto, distribuisce i propri strumenti di scrittura disattivati e consiglia, nella propria documentazione, di attivarli solo se si ha fiducia sia nell’app che nel modello che la sostiene. La frase che segue è il vero punto cruciale: Joplin non chiede conferma prima di ogni operazione di scrittura.

Con i sistemi cloud, invece, funziona al contrario. Si caricano i file presso il fornitore e l’IA di quest’ultimo li elabora. Ciò è comodo e funziona bene, ma implica che i contenuti escano dalla propria rete. Con ChatGPT, i contenuti dei progetti vengono utilizzati per l’addestramento nei piani per i consumatori, a meno che non si disattivi questa opzione nelle impostazioni. Google e Notion adottano un approccio opposto e procedono all’addestramento solo se l’utente fornisce attivamente un feedback o dà il proprio consenso.

Un file o un database: è questo che fa la differenza

Obsidian è l’esempio più lampante del primo gruppo. Le note sono file Markdown contenuti in una cartella da voi scelta. È possibile aprirli con qualsiasi editor e Obsidian rileva autonomamente le modifiche apportate esternamente. A tal fine, un’intelligenza artificiale non necessita né di plugin né di interfacce: si limita semplicemente a leggere e scrivere file di testo. Obsidian non dispone di un’intelligenza artificiale propria e, ad oggi, la roadmap ufficiale non ne menziona alcuna. L’unica funzionalità di IA integrata risiede nel Web Clipper, che riassume le pagine web prima che vengano archiviate nel vault e presuppone che l’utente utilizzi un proprio provider. Ciò di cui dispone, a partire dalla versione 1.12, è una riga di comando ufficiale che Obsidian pubblicizza apertamente come mezzo per collegare un vault a script e strumenti di automazione.

Con Logseq la situazione si fa più complessa, e è bene che lo sappiate prima di iniziare. L’ultima versione regolare è la 0.10.15 del 1° dicembre 2025, e persino il titolo della versione la definisce «Beta Testing». Da allora sono state rilasciate solo build notturne. Lo sviluppo effettivo si concentra sulla nuova versione DB. Quest’ultima, tuttavia, rinuncia proprio a ciò per cui molte persone hanno scelto Logseq: anziché singoli file Markdown, il grafico risiede sul disco come un unico file di database SQLite. Ciò che si vede successivamente nel gestore di file è un file binario. In cambio, la versione DB include un server MCP integrato a cui le applicazioni di intelligenza artificiale possono connettersi direttamente.

Joplin segue la stessa strada, ma in modo ancora più coerente. Le note risiedono in un database SQLite nella cartella del profilo e nemmeno la sincronizzazione tramite il file system fornisce file di testo leggibili. Joplin afferma nelle proprie FAQ, con insolita franchezza, che la directory di sincronizzazione è sostanzialmente un database e non è espressamente destinata alla modifica da parte degli utenti.

Anytype memorizza i propri dati in una cartella a scelta dell’utente, ma ciò che vi si trova sono blob crittografati. Un aspetto va sottolineato a favore di Anytype, poiché spesso viene tralasciato nei confronti: il programma non è open source. I protocolli sono concessi in licenza MIT, mentre le applicazioni stesse sono dotate di una licenza che ne rende disponibile il codice sorgente. Inoltre, non è prevista la reimpostazione della password. Se si perdono le dodici parole, si perdono i dati, come precisa la documentazione.

Apple Notes e OneNote si collocano all’estremo opposto. Nel caso di Apple non esiste una cartella documentata, né un formato aperto, né un’interfaccia di programmazione documentata per le note. Ciò che funziona sono le scorciatoie, che consentono di trovare, creare e aggiungere contenuti alle note. Si tratta di una soluzione alternativa, ma comunque utilizzabile.

Con OneNote è disponibile un’interfaccia tramite Microsoft Graph, ma a partire dal 31 marzo 2025 l’accesso tramite sola app non funzionerà più, pertanto sarà sempre richiesto un utente che abbia effettuato l’accesso. Microsoft stessa precisa che chiunque desideri eseguire il backup o leggere interi blocchi note si imbatterà nei limiti di questa interfaccia.

Cosa è cambiato nel 2026

Tre notizie hanno superato i precedenti confronti. In primo luogo, il 16 luglio 2026 Google ha rinominato NotebookLM in Gemini Notebook. Lo strumento rimane lo stesso, i notebook esistenti vengono mantenuti e i link reindirizzano. Chiunque cerchi guide, tuttavia, trova ancora prevalentemente il vecchio nome.

In secondo luogo, Joplin dispone di un’intelligenza artificiale integrata, e per di più in locale. È presente una chat in grado di indirizzare verso Joplin Cloud, verso un servizio compatibile con OpenAI o verso Anthropic. L’aspetto più interessante è la ricerca semantica: Joplin scarica un modello di circa 140 MB sul dispositivo e costruisce l’indice di ricerca interamente sul dispositivo stesso. Nessun contenuto delle note viene inviato al cloud durante il processo. A ciò si aggiunge il proprio server MCP che ascolta esclusivamente sull’indirizzo 127.0.0.1. Cinque strumenti di lettura sono preimpostati, mentre i cinque strumenti di scrittura non lo sono.

In terzo luogo, l’evoluzione ha interessato la finestra di contesto, non lo spazio di archiviazione. Tutti i sistemi cloud hanno aumentato i propri limiti nel 2026, ma nessuno dei fornitori ha riaperto la strada verso una cartella locale. Chiunque ne desideri una deve ancora rivolgersi ai programmi che scrivono file.

Un milione di token contro un sistema di annotazione

Passiamo ora alla parte che risponde alla domanda fondamentale. Se un modello legge un milione di token alla volta, perché ordinare alcunché?

Innanzitutto occorre sapere a quanto corrisponda realmente un milione di token. La regola empirica citata ovunque indica 750.000 parole. Per il tedesco ciò non è corretto. Abbiamo elaborato due paragrafi dal significato identico tramite il tokenizzatore o200k_base che OpenAI utilizza per i suoi modelli attuali, sottraendo il sovraccarico. Il risultato: l’inglese richiede 1,17 token per parola, il tedesco 1,67. Il testo in tedesco richiede quindi circa il 43% in più di token a parità di contenuto, poiché le parole composte si suddividono in più parti.

Un milione di token corrisponde quindi all’incirca a 857.000 parole in inglese, ma solo a circa 600.000 in tedesco. Altri fornitori utilizzano i propri tokenizzatori, pertanto la cifra varia leggermente. Come ordine di grandezza, tuttavia, il dato rimane valido.

600.000 parole sembrano davvero tante. A titolo di confronto, abbiamo analizzato una raccolta cresciuta nel corso degli anni: circa 470 note, che corrispondono a un totale stimato tra le 350.000 e le 400.000 parole. Una raccolta di questo tipo rientra ancora in un’unica finestra di contesto. Per un soffio, e continua a crescere.

E poi arriva il conto. Ogni singola domanda riempie una finestra di contesto e comporta un nuovo costo. Con un modello di punta attuale come Claude Opus 5, un milione di token di input costa cinque dollari statunitensi. Per una raccolta di note di 400.000 parole in tedesco, ciò corrisponde a circa 667.000 token, ovvero circa 3,33 dollari statunitensi. Per ogni domanda. Dieci domande in un pomeriggio costano quindi più di un mese di Notion Business.

È proprio questo il punto in cui un sistema di note si ripaga da solo. Non perché sia più economico dell’IA, ma perché riduce l’ammontare di dati che deve essere inserito nel contesto. Una buona ricerca o un indice semantico fornisce all’IA dieci note pertinenti anziché quattrocento. I 3,33 dollari si riducono a pochi centesimi e, per di più, la risposta risulta migliore, poiché il modello non deve districarsi tra questioni secondarie.

Vale anche il contrario: chi dispone di venti note non ha bisogno di alcun sistema. Basterà caricare un file. Tuttavia, raramente il numero rimane a venti, una volta che anche l’IA inizia a scrivere.

Alla fine, quindi, non è tanto la dimensione della raccolta a essere determinante, quanto la modalità di accesso. Se desiderate solo porre domande, un sistema cloud fa al caso vostro e non correte alcun rischio, poiché nessuna IA ha accesso ai vostri file in quel contesto. Se desiderate che anche l’IA scriva, avete bisogno di un sistema che consenta la scrittura e dovreste riflettere con calma su quale strumento autorizzare a tali diritti.

Chi dovrebbe scegliere cosa

Chiunque desideri che un’IA abbia accesso ai propri appunti a lungo termine sceglie Obsidian. Non perché sia il programma più accattivante, ma perché una cartella di file di testo è l’unico sistema di accesso che funzionerà ancora tra cinque anni, indipendentemente dallo strumento di IA che sarà in uso a quel tempo. Lo svantaggio è il lavoro manuale, poiché non esiste una funzionalità IA predefinita, ma solo la riga di comando come punto di aggancio.

Chi desidera la stessa cosa ma già configurata, sceglie Joplin. Il server MCP, la ricerca semantica locale e la chat sono integrati e non comportano alcun costo aggiuntivo. Tutte queste funzionalità sono disattivate di default e possono essere attivate singolarmente, compresi gli strumenti di scrittura.

Chi desidera solo interrogare i documenti, sceglie Gemini Notebook. Cinquanta fonti per notebook sono gratuite, sufficienti per un corso, un argomento giuridico o un progetto. Non si tratta di un sistema di appunti, né intende esserlo. In compenso, nulla può andare storto, poiché l’IA non ha mai accesso ai vostri file personali.

Chi vive già nel mondo Microsoft o Apple continua a utilizzare OneNote o Apple Notes e dovrebbe, onestamente, abbandonare l’idea dell’IA. Entrambi i programmi vanno bene per scrivere. Come base di un sistema di conoscenza supportato dall’IA, invece, non sono adatti, poiché l’accesso dall’esterno è assente o fortemente limitato.

Cosa depone a sfavore dell’idea nel suo complesso

Un “secondo cervello” rimane comunque un lavoro, anche quando l’IA scrive al vostro posto. Può sollevare voi dal compito di digitare, ma non dalla decisione su cosa valga la pena conservare e con quale nome. Il risultato più comune di tali progetti è una cartella con quaranta file che nessuno ha mai più consultato.

A ciò si aggiungono fastidi concreti che vale la pena conoscere in anticipo. Obsidian non si sincronizza in background sui dispositivi mobili: l’app deve essere aperta. Lo stesso vale per Joplin, dove la sincronizzazione si interrompe non appena l’app passa in background o lo schermo si spegne. Anytype non prevede la reimpostazione della password. Notion limita i file a 5 MB nel piano gratuito, il che lo rende inutilizzabile per scansioni e PDF. E con Gemini Notebook, un taccuino cancellato è perso per sempre: non è possibile recuperarlo.

Il consiglio più sincero è quindi questo: raccolga prima le note per due settimane, ovunque, magari in una cartella di file di testo, digitate o dettate. Se dopo questo periodo continuerà a raccogliere note, avrà già in parte risposto alla domanda sul programma. In caso contrario, si sarà risparmiato l’abbonamento.