Gianni-AI — Assistente Familiare

Gianni-AI nasce da un problema molto domestico e molto noioso: tenere traccia di dove vanno i soldi di una famiglia. La spesa, le bollette, il ristorante del sabato, l'imprevisto dal meccanico — sono decine di piccole voci al mese, e i fogli di calcolo tradizionali funzionano benissimo per esattamente due settimane, finché qualcuno si stanca di aggiornarli. Il problema non è la matematica, è la catalogazione: decidere ogni volta in che casella mettere ogni spesa. Ed è proprio quello sforzo che ho voluto togliere alle persone e dare all'AI.

Il gesto: scrivi una frase, non compili una tabella

In un'app di budget classica, per ogni spesa devi aprire un menu a tendina e scegliere una categoria, poi un'altra per il metodo di pagamento, poi digitare l'importo nel campo giusto. Gianni-AI ribalta il gesto: scrivi la spesa come la diresti a voce — «55 euro di spesa alla Coop», «bolletta della luce 78» — e ci pensa il modello a estrarre l'importo, capire di cosa si tratta e assegnarle una categoria coerente. Nessun menu, nessun campo obbligatorio: una riga di testo, e il resto è automatico.

Un anno di spese vere

Gianni-AI non è una demo: lo uso in famiglia da circa un anno, ed è l'unico posto dove finiscono le spese di casa. Nei mesi di punta ci passano diverse centinaia di transazioni, con gli alimentari come categoria di gran lunga più frequente — la spesa quotidiana è fatta di importi piccoli e ripetuti, ed è proprio lì che un foglio Excel ti molla per primo. Un anno di uso continuo è anche il motivo per cui certe cose che sulla carta sembravano dettagli — la coerenza delle categorie nel tempo, i doppioni, le frasi ambigue — si sono rivelate le uniche che contano davvero.

Come funziona sotto

Il cuore dell'app è un backend PHP che fa da ponte verso Gemini, il modello AI di Google, richiamato via API. Ogni voce inserita viene mandata al modello con una richiesta precisa: non «scrivi qualcosa su questa spesa», ma «restituisci categoria, importo e tipo in un formato strutturato». È una differenza importante: chiedere una risposta strutturata invece che discorsiva è ciò che permette di salvare il dato in modo pulito e di aggregarlo. La risposta torna, viene registrata, e i totali si aggiornano da soli.

Il punto delicato di un sistema così è la coerenza: se la stessa spesa oggi finisce in «Alimentari» e domani in «Spesa», i riepiloghi diventano inutili. Per questo il modello non inventa categorie libere a ogni giro, ma lavora su un insieme definito — alimentari, bollette, ristorante, trasporti, salute, casa, abbigliamento, regali, telefono, e così via — con accanto le entrate, come stipendio e altre entrate. L'AI interpreta il linguaggio naturale; la struttura delle categorie tiene il tutto ordinato.

L'errore più ostinato, all'inizio, era proprio dentro questo confine: il modello scambiava gli alimentari con il ristorante. Sono due categorie vicine — «30 euro di cena» può voler dire la spesa per cucinarla o il conto della pizzeria — e sbagliarle in modo sistematico falsa le due voci di budget che una famiglia guarda per prime. La correzione non è stata un prompt più astuto, ma due cose messe insieme: una lista di categorie chiusa, con una definizione chiara di cosa entra dove, e il fatto che più cresceva lo storico delle spese già catalogate, più il modello aveva esempi concreti a cui agganciarsi. Dopo qualche mese di dati reali, la categorizzazione è diventata affidabile su questo tipo di ambiguità.

L'AI propone, l'umano conferma

Gianni non salva mai nulla di testa sua. Ogni frase che scrivi diventa una proposta: Gemini restituisce categoria, importo e tipo, e prima che la voce entri nel registro c'è un passaggio in cui tu accetti o correggi. Nel flusso normale è un tap; quando serve, cambi la categoria e vai avanti. È una scelta di progetto, non una limitazione tecnica: su dati che riguardano i soldi di casa, l'ultima parola resta a una persona, e l'AI fa la parte noiosa — leggere la frase, tirare fuori i campi — non quella di decidere.

Alcuni controlli, però, è meglio non lasciarli al modello. I casi limite più scivolosi sono gestiti lato codice, con regole esplicite. L'esempio tipico: due transazioni con lo stesso importo nello stesso giorno — può essere un doppione da inserimento ripetuto, oppure due spese distinte che per caso coincidono. In quel caso Gianni non indovina: si ferma e chiede conferma esplicita, così nessuna spesa viene contata due volte e nessuna spesa vera viene scartata come duplicato.

Perché Gemini Flash

Il modello dietro Gianni è Gemini Flash. La scelta è pratica: per un compito circoscritto come questo — leggere una riga, restituire tre campi strutturati — non serve il modello più grande e più costoso, serve quello che dà una risposta buona in fretta e a costo quasi nullo. Flash ha un piano gratuito abbastanza generoso da coprire l'uso di una famiglia senza doverci pensare, e una latenza bassa, che conta quando l'inserimento di una spesa deve essere questione di secondi. Se il gesto è più lento che scrivere l'importo a mano, l'app ha già perso.

Cosa vedi alla fine

Il risultato non è l'ennesima tabella da leggere, ma un quadro che si costruisce da solo: dove va davvero il budget familiare, mese per mese, categoria per categoria. La domanda a cui l'app risponde non è «quanto ho speso» — quello lo sa chiunque — ma «in cosa se ne va, senza che io debba mettermi a incasellare ogni scontrino». È la differenza tra un registro contabile e un assistente: il primo lo devi tenere tu, il secondo lavora mentre tu vivi.

Perché «Gianni»

Il nome scherzoso non è un dettaglio: dice esattamente cosa vuole essere l'app. Non un software gestionale da imparare, con la sua curva di apprendimento e i suoi menu, ma qualcuno di famiglia a cui semplicemente racconti cosa hai speso. «Gianni, ho fatto il pieno, 60 euro» — e Gianni se ne occupa. L'AI qui non è una funzione in più: è ciò che rende il gesto abbastanza semplice da essere fatto davvero, ogni giorno, invece di essere rimandato a fine mese e poi mai.

Sotto il cofano

Gianni-AI è PHP e un'integrazione via API con Gemini Flash, senza framework pesanti. Trattandosi dei conti di casa, è costruito attorno alla privacy: i dati stanno in locale, sono quelli di una sola famiglia e non c'è una dimensione multi-utente o un servizio pubblico a cui iscriversi. L'unica cosa che esce è la singola frase di spesa mandata al modello per essere interpretata; il registro, i totali e lo storico restano dove sono. L'AI interviene solo nel momento della catalogazione, sempre con una conferma umana a valle, e i controlli che non si possono sbagliare — i doppioni, gli importi mancanti — sono scritti nel codice, non affidati al modello. È uno dei diversi progetti del portale in cui l'intelligenza artificiale non serve a produrre contenuti da mostrare, ma a togliere un'incombenza: qui, quella più antipatica della gestione di casa.