C'è un momento preciso in cui ho capito che qualcosa era cambiato. Non è stato quando ho visto ChatGPT scrivere una funzione in Python in due secondi. Non è stato quando ho scoperto Ollama. È stato quando mi sono accorto che stavo parlando con l'AI come se fosse un collega, non come se fosse Google.
"Guarda, ho una RTX 3050 da 4GB, non ci sta il 14B. Cosa mi conviene usare?"
E l'AI mi ha risposto come un consulente, non come un motore di ricerca.
Da lì ho capito una cosa: non ero più un semplice utente di AI. Ero diventato quello che oggi mi piace chiamare un Vibe Coder Consapevole.
Cosa vuol dire "Vibe Coder Consapevole"
Il termine "Vibe Coding" l'ha coniato Andrej Karpathy all'inizio del 2025. L'idea è semplice: descrivi a voce ciò che vuoi, lasci che l'AI scriva il codice, e non ti preoccupi troppo di come funziona sotto il cofano. È un modo di programmare per vibrazioni, per intuito, per dialogo.
Ma c'è una differenza fondamentale tra chi fa vibe coding e chi lo fa con consapevolezza.
Il Vibe Coder Consapevole:
Sa cosa vuole — non chiede "fammi un sito", chiede "fammi una pagina con questi tre pulsanti, questo colore, che salva su localStorage"
Sa riconoscere i limiti — non chiede a un modello 3B di fare quello che può fare solo un 70B
Sa quando fermarsi — non si fida ciecamente, verifica, testa, capisce cosa gli viene dato
Sa scegliere gli strumenti — non usa il martello più grande per ogni chiodo
In pratica: usa l'AI come strumento, non come oracolo.
Come ci sono arrivato
Il mio percorso è stato tutto in discesa, ma con qualche curva.
Fase 1 - La scoperta
Ho iniziato come tutti: ChatGPT, poi Claude, poi Gemini. Ogni volta che avevo un problema, chiedevo. Funzionava, ma era tutto in cloud. I miei dati, le mie idee, i miei esperimenti passavano per server che non erano miei.
Poi ho scoperto Ollama. Un programma che ti fa girare modelli AI sul tuo computer, in locale, senza mandare niente a nessuno. La prima volta che ho lanciato ollama run llama3.2:3b e ho visto la risposta apparire nel terminale, senza internet, ho pensato: "Ok, questa è la svolta."
Fase 2 - La delusione
La svolta è durata poco. Ho scaricato il modello più grosso che potevo, qwen2.5-coder:14b, tutto contento. Risultato? Il mio portatile con RTX 3050 da 4GB di VRAM andava a rilento, la CPU si scaldava, le risposte arrivavano dopo dieci secondi. E io pensavo: "Ma allora l'AI locale è una ciofeca."
Non era vero. Era la VRAM. Stavo cercando di mettere un modello da 9 GB in 4 GB di memoria video. Era come mettere un elefante in una Smart.
Fase 3 - La consapevolezza
E qui arriva la parte importante. Ho iniziato a studiare il mio hardware. Quanta VRAM ho? Quanta RAM? Che CPU? Che GPU? E soprattutto: quale modello ci sta davvero dentro?
Ho scoperto che il mio PC poteva eseguire benissimo modelli da 3B, e che qwen2.5-coder:3b è un piccolo gioiello: occupa 2 GB, gira tutto sulla GPU, risponde in meno di due secondi, e scrive codice Python decente. Non sarà GPT-4, ma per i miei script di automazione, l'analisi di CSV, la scrittura di piccoli programmi — è più che sufficiente.
Da lì è cambiato tutto. Non chiedevo più all'AI di fare quello che non poteva. Chiedevo all'AI di fare quello che poteva fare bene.
Il progetto: Ollama Setup + Model Selector
Da questo percorso è nato un piccolo progetto a cui sono affezionato: un programma Windows in PowerShell con interfaccia grafica che automatizza il setup di Ollama in modo consapevole.
Cosa fa:
- Rileva automaticamente il tuo hardware — VRAM, RAM, CPU, GPU, NPU
- Ti suggerisce solo i modelli che il tuo PC può davvero eseguire — niente più download da 20 GB che poi vanno a rilento
- Ti avvisa se stai per scaricare qualcosa di troppo grande — con un messaggio chiaro: "questo richiede 10 GB di VRAM, tu ne hai 4"
- Crea una struttura di cartelle pulita — C:\IA\Modelli e C:\IA\Ollama\Installer
- Scarica e installa Ollama in un colpo solo
- Ti apre la GUI di Ollama per iniziare a chattare subito
Non è un programma rivoluzionario. È uno di quei piccoli strumenti che ti fanno risparmiare due ore di smanettamenti, che ti evitano di scaricare il modello sbagliato, che ti fanno partire con il piede giusto.
E soprattutto: è un esempio di Vibe Coding Consapevole. L'ho scritto in gran parte dialogando con l'AI, correggendo, aggiustando, ripensando. Ma ogni scelta — la soglia della VRAM, i modelli suggeriti, il layout dell'interfaccia — è frutto di decisioni mie, non di improvvisazione.
Scaricalo
Se anche tu hai un PC "normale" — non una workstation da 64 GB di VRAM — e vuoi iniziare a esplorare l'AI locale senza perdere tempo in configurazioni, questo strumento fa per te.
Download: Ollama Setup + Model Selector
Come si usa:
Scarica il file .exe
Esegui (potrebbe essere segnalato dall'antivirus perché è un eseguibile PowerShell compilato - è normale, puoi controllarlo tu stesso aprendolo come script)
Vedrai il tuo hardware rilevato
Scegli il modello tra quelli compatibili
Premi "1) INSTALLA OLLAMA"
Poi "2) SCARICA MODELLO"
Infine "3) APRI GUI OLLAMA" e inizia a chattare
Tutto in locale. Niente cloud. Niente account. Niente fronzoli.
Cosa ho imparato da questo viaggio
Tre cose, in ordine di importanza.
La prima: l'AI non è magia. È uno strumento, e come ogni strumento va scelto in base a cosa devi fare. Il modello più grande non è il migliore - è solo il più grande.
La seconda: l'AI locale non è "la versione povera" dell'AI cloud. È un'altra cosa. È privacy, è indipendenza, è controllo. Se ti serve velocità e potenza bruta, vai in cloud. Se ti serve riservatezza e sperimentazione, l'AI locale è imbattibile.
La terza: il Vibe Coder Consapevole non è quello che sa tutto. È quello che sa cosa non sa, e non ha paura di chiedere. Ogni pezzo di questo progetto è nato da una domanda che ho fatto all'AI. Ma ogni risposta che ho ricevuto, l'ho valutata io. Ho detto "no, così non va" più volte che "sì, perfetto". È questo il punto.
Prossimi passi
Il prossimo progetto? Probabilmente qualcosa per l'analisi di CSV in locale, usando qwen2.5-coder:3b come motore. Perché alla fine, la cosa bella di questo percorso è che più impari, più cose vuoi provare.
Se hai domande, se hai provato lo strumento, se hai suggerimenti — scrivimi. Il blog esiste per questo.
Buon vibe coding. Consapevole.
Marco Mira: Vibe Coder Consapevole, con soli 4 GB di VRAM e molte idee.
Scritto a due mani e una IA... Consapevolmente. Buon lavoro a tutti!
