Lunedì spiego a ChatGPT come scrivo le offerte ai clienti. Martedì apro Claude per rileggere un contratto e gli devo rispiegare chi è il cliente. Mercoledì Codex modifica il sito dello stesso cliente e non sa nulla né dell’una né dell’altra conversazione. Giovedì una collega riprende il progetto con la sua AI e ricomincia da zero.

Chi lavora con più di un assistente conosce questa settimana a memoria. Il paradosso è che nel 2026 tutte queste AI una memoria ce l’hanno, e spesso funziona pure bene. Il guaio è dove sta.

Perché le AI dimenticano (anche quando ricordano)

La memoria di ChatGPT e quella di Claude sono due funzioni serie. ChatGPT tiene un elenco di memorie salvate che puoi leggere e cancellare, e dal 2025 attinge anche alla cronologia delle chat. Claude salva argomenti mentre parli, li mostra uno per uno nelle impostazioni e tiene una memoria separata per ogni progetto, così un cliente non finisce nelle chat di un altro.

Hanno però lo stesso confine: la memoria vive dentro un prodotto e dentro un account. Quello che ChatGPT sa di te non arriva a Claude. Quello che Claude sa in chat non arriva nemmeno a Claude Code, che nel terminale usa un sistema suo fatto di file sul tuo computer. E niente di tutto questo arriva ai colleghi, nemmeno sui piani aziendali, dove la memoria resta personale.

Per le preferenze va benissimo: il tono delle risposte, la lingua, il fatto che odi gli elenchi puntati. Per il lavoro no. La decisione presa con un cliente, il listino approvato, il brief completo sono informazioni che appartengono al progetto, non a una persona o a un’app.

Le strade che si vedono in giro

Negli ultimi mesi ho provato più o meno tutto quello che promette di dare alle AI una memoria comune. Le strade sono quattro, e nessuna è sbagliata in assoluto: dipende da chi deve leggere quella memoria.

1. I file di istruzioni nel progetto

È la soluzione degli sviluppatori. Claude Code legge un file CLAUDE.md, Codex e diversi altri agenti leggono AGENTS.md. Stanno nella cartella del codice, finiscono nel repository e si leggono all’inizio di ogni sessione.

Funzionano, e sono la prima cosa che consiglio a chi scrive software. Il limite è che vanno bene per le regole stabili, non per il diario del progetto: vengono caricati interi a ogni avvio, quindi più crescono più costano, e Codex si ferma a 32 KiB. Chi c’è passato ha raccontato bene cosa mettere in CLAUDE.md e AGENTS.md e cosa lasciare fuori. E restano file di un repository: la collega che lavora dall’app di Claude sul telefono non li vede.

2. Un vault Obsidian collegato con MCP

MCP (Model Context Protocol) è lo standard aperto con cui un’AI può leggere e scrivere dati che stanno altrove. Lo supportano Claude, Claude Code, ChatGPT e Codex, ed esistono parecchi server MCP che espongono una cartella di note Markdown, compresi i vault di Obsidian.

Mi piace molto sulla carta: le note sono tue, in un formato che si apre con qualunque editor. In pratica il server quasi sempre gira sul tuo computer, quindi l’AI sul telefono o nel browser non ci arriva, ChatGPT vuole un connettore raggiungibile da internet, e condividere metà vault con un cliente senza dargli l’altra metà diventa un progetto a sé.

3. I servizi di memoria per chi costruisce agenti

Database vettoriali e librerie di memoria sono pensati per chi sviluppa un’applicazione con dentro un’AI. Estraggono fatti dalle conversazioni, li trasformano in vettori e li ripescano per somiglianza. Per un chatbot di assistenza clienti hanno senso. Per un team che vuole sapere cosa si è deciso sul cliente X molto meno, perché quella memoria non la legge nessuno: non puoi aprirla, correggere una riga e sapere che da domani l’AI userà la versione giusta.

4. Una memoria condivisa in cloud, via MCP

È la categoria più recente. L’idea è prendere il meglio della seconda strada, note Markdown in cartelle, e metterle su un servizio raggiungibile da qualunque AI, con permessi per cartella.

Quello che ho usato di più è Cobrain, un servizio italiano uscito quest’estate. Ogni cliente o progetto è una cartella con le sue regole e le sue decisioni. Quando cominci a lavorare, l’AI carica la cartella nell’ordine giusto (prima le regole, poi la scheda, poi le ultime decisioni) e cerca il resto quando le serve. Quando si decide qualcosa lo scrive lì, dove lo puoi leggere e correggere. Il punto che mi ha convinto è che ChatGPT, Claude, Claude Code e Codex si collegano allo stesso indirizzo: una decisione presa in chat il lunedì è già nota all’agente che scrive codice il mercoledì. Come funziona il passaggio da un’AI all’altra lo spiegano nella pagina sulla memoria condivisa tra AI diverse.

I limiti ci sono e li dico. È un prodotto giovane, quindi non ha anni di storia alle spalle. Le note stanno sul servizio di qualcun altro, anche se si esportano. E la qualità della memoria dipende da quanto l’AI è disciplinata nello scrivere: se non le chiedi di annotare le decisioni, a volte non lo fa. Le regole scritte bene nella cartella aiutano parecchio, ma non fanno miracoli.

Cosa guardare prima di scegliere

Qualunque strada prendiate, queste sono le domande che mi farei, nell’ordine in cui mi hanno fatto perdere tempo:

• La memoria si può leggere? Se non puoi aprirla e correggerla, prima o poi l’AI userà un’informazione sbagliata e non saprai da dove arriva.
• Funziona con le AI che usate davvero? Non quelle che usate oggi: quelle che userete tra sei mesi. Chi è partito tutto su ChatGPT e ora lavora con Claude Code lo sa.
• Si condivide per pezzi? Il cliente deve poter vedere la sua cartella e basta. La collega deve poter scrivere, il fornitore solo leggere.
• Ve la portate via? File Markdown semplici sono un’assicurazione: se il servizio chiude, le note restano.

La mia divisione dei compiti

Dopo qualche mese mi sono fermato su una regola semplice. La memoria integrata di ChatGPT e di Claude si occupa di me: come scrivo, cosa mi dà fastidio, in che lingua voglio le risposte. I file CLAUDE.md e AGENTS.md tengono le regole del codice. Tutto quello che riguarda un cliente o un progetto sta in note condivise, fuori da qualunque AI, e ogni AI ci legge e ci scrive.

Non è la soluzione più elegante del mondo. Però il giovedì la collega apre la cartella del cliente, la sua AI legge le stesse decisioni che ho preso io, e nessuno deve rispiegare niente.

Domande rapide

ChatGPT e Claude possono condividere la stessa memoria?
Non con le memorie integrate, che restano ciascuna nel suo prodotto. Si può farlo con note esterne collegate a entrambi via MCP.

Cos’è un server MCP per la memoria?
Un servizio che espone note o dati a un’AI attraverso il Model Context Protocol, così l’AI può cercarli, leggerli e aggiornarli durante la conversazione.

La memoria di Claude Code è la stessa dell’app di Claude?
No. Claude Code usa i file CLAUDE.md e una memoria automatica salvata sul tuo computer, separata da quella dell’app.

Serve saper programmare?
Per i file di istruzioni un po’ sì. Per un servizio di memoria condivisa via MCP no: si aggiunge un connettore nelle impostazioni dell’AI e si fa l’accesso, pochi minuti per ciascuna.