DeepSeek vs ChatGPT per il CV: quale AI scrive meglio?

Quale modello rispetta il candidato?

DeepSeek R1 ha attirato un'enorme attenzione perché offriva un modello di ragionamento con pesi rilasciati apertamente e un'interfaccia web accessibile. La pagina ufficiale di lancio di DeepSeek indica R1 come il modello alla base della modalità DeepThink. Poi, il 5 marzo 2026, OpenAI ha rilasciato GPT-5.4 Thinking in ChatGPT.

La domanda ovvia, per chi scrive un CV, è arrivata subito: cosa succede quando entrambi i modelli ricevono una sezione di partenza solida e un annuncio di lavoro che li spinge a esagerare?

Questo test nasce da una preoccupazione molto concreta. Un CV deve reggere anche fuori dallo schermo. Una persona in carne e ossa siederà a un colloquio e risponderà a domande su ogni qualifica, cifra, strumento, decisione e risultato. Una scrittura scorrevole diventa pericolosa quando costringe quella persona a difendere un lavoro che non ha mai svolto.

Come è stato condotto il confronto

Il 22 marzo 2026 sono stati messi alla prova DeepSeek R1, con DeepThink attivo, e GPT-5.4 Thinking in ChatGPT. Ogni modello ha ricevuto la stessa esperienza di partenza e lo stesso annuncio di Google per un ruolo di Program Manager nel team Supply Chain Resiliency (resilienza della supply chain).

L'istruzione principale era semplice:

Riscrivi questa sezione del CV per avvicinarla all'annuncio di lavoro, mantenendo ogni affermazione fedele all'esperienza originale.

Si è trattato di una sola prova per modello, nelle versioni per il grande pubblico. Il risultato è un confronto editoriale pratico tra quelle due risposte. Un'altra prova potrebbe produrre una formulazione diversa.

Sono stati valutati quattro aspetti. Prima di tutto la fedeltà: il modello ha mantenuto qualifiche, perimetro, cifre, mansioni e fatti? Poi la pertinenza: ha messo in evidenza le reali corrispondenze con l'annuncio? Contavano anche la chiarezza e la possibilità di usare subito il testo. Nel verdetto la fedeltà ha pesato più di tutto, perché un'invenzione pertinente danneggia comunque il candidato.

L'esperienza di partenza

Ecco la sezione del CV che hanno ricevuto entrambi i modelli:

I fatti originali erano questi:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Marzo 2020 - oggi

Guida di una piattaforma di collaborazione aziendale al servizio di oltre 500 clienti enterprise, con la supervisione di un budget annuo di 5 milioni di dollari e il coordinamento di stakeholder globali nelle regioni EMEA e APAC.

• Gestione di una suite di prodotti con 8 milioni di dollari di ARR (ricavi ricorrenti annui) e una crescita del 40% anno su anno
• Guida di un team interfunzionale di 15 tra ingegneri, designer e analisti lungo l'intero ciclo di sviluppo del prodotto
• Introduzione del framework OKR, con un miglioramento del 30% della velocità del team e delle metriche di consegna
• Ricerca approfondita sugli utenti con oltre 200 clienti enterprise per orientare la roadmap strategica del prodotto
• Presentazioni tecniche a dirigenti C-level e al senior management
• Coordinamento dei lanci di prodotto in più mercati con i team di ingegneria, UX/UI, vendite e finanza

La fonte è già solida. Contiene dimensioni, budget, ricavi, composizione del team, lavoro internazionale, ricerca sui clienti, presentazioni ai vertici e un risultato di processo misurato. I modelli avevano molto materiale su cui lavorare.

La fonte non contiene il titolo di Program Manager, presentazioni al consiglio di amministrazione, una base di ricavi su tre anni, compliance doganale, attività di import/export, partner logistici, automazione della reportistica, revisioni trimestrali di business né la responsabilità dei rischi della supply chain. Questi confini si sono rivelati decisivi.

Il risultato di DeepSeek R1

DeepSeek ha prodotto un'unica riscrittura e ha spiegato le modifiche:

Senior Product Manager / Program Manager, TechCorp Solutions

San Francisco, CA | Marzo 2020 - oggi

• Gestito un programma strategico SaaS enterprise con un budget annuo di 5 milioni di dollari, dirigendo iniziative interfunzionali tra ingegneria, design e analisi a supporto di oltre 500 clienti B2B.
• Guidato team interfunzionali di 15 persone (ingegneri, designer, analisti) nell'esecuzione di programmi complessi e ad alta visibilità, garantendo l'allineamento tra esecuzione tecnica e obiettivi di business.
• Strutturato ed eseguito iniziative strategiche raccogliendo e sintetizzando dati qualitativi da oltre 200 stakeholder enterprise per definire i requisiti di business e guidare lo sviluppo di nuove capacità.
• Sviluppato piani operativi e presentato raccomandazioni strategiche supportate da dati a dirigenti C-level e membri del consiglio di amministrazione per ottenere il sostegno dell'organizzazione e orientare le priorità della roadmap.
• Promosso la standardizzazione dei processi introducendo un framework OKR, riducendo le inefficienze dei flussi di lavoro manuali e aumentando del 30% la velocità del team grazie a un migliore allineamento e all'automazione della reportistica.
• Coordinato iniziative di espansione nei mercati EMEA e APAC, collaborando con partner locali legali, di compliance doganale e logistici per gestire i requisiti di import/export e mitigare i rischi della supply chain.
• Definito metriche di successo e guidato analisi che hanno portato l'ARR del programma da 2 a 8 milioni di dollari, sfruttando insight basati sui dati per individuare opportunità di crescita e ottimizzare l'allocazione delle risorse.

Cosa ha fatto bene DeepSeek

Il testo è sicuro di sé. Riconosce i veri punti di contatto tra la gestione di prodotto e quella di programma: supervisione del budget, leadership interfunzionale, comunicazione con i vertici, miglioramento dei processi, ricerca sui clienti e coordinamento internazionale.

Le parole chiave scelte sono molto vicine al ruolo cercato. «Requisiti di business», «piani operativi», «standardizzazione dei processi» e «rischi» portano l'annuncio dentro la riscrittura. Anche la spiegazione delle modifiche rende facile seguire la strategia di revisione.

Dove DeepSeek ha passato il limite

Il cambio di titolo salta subito all'occhio ed è grave. Il candidato aveva il titolo di Senior Product Manager. Aggiungere «Program Manager» modifica un dato sull'impiego che una verifica preassuntiva può controllare.

Il punto sull'attività internazionale va molto oltre. La fonte dice che il candidato ha coordinato lanci di prodotto in più mercati e ha lavorato con ingegneria, UX/UI, vendite e finanza. DeepSeek aggiunge partner legali, compliance doganale, logistica, requisiti di import/export e mitigazione dei rischi della supply chain. Ognuna di queste aggiunte serve l'annuncio, e nessuna compare nella fonte.

Diverse invenzioni minori aggravano il problema. DeepSeek trasforma la ricerca sui clienti in dati qualitativi, aggiunge i membri del consiglio di amministrazione, introduce piani operativi, rivendica l'automazione della reportistica e crea una base di ricavi di 2 milioni di dollari con un periodo di crescita che la fonte non ha mai indicato.

Questo testo richiederebbe una ricostruzione riga per riga prima dell'invio. La sua forte aderenza all'annuncio deriva in parte da dettagli presi in prestito dall'offerta.

Il risultato di ChatGPT GPT-5.4 Thinking

ChatGPT ha proposto due versioni e ha spiegato la differenza. Questa era la più solida:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Marzo 2020 - oggi

• Fornito leadership di programma per iniziative strategiche e interfunzionali a supporto di una piattaforma SaaS enterprise usata da oltre 500 clienti B2B, con la responsabilità di un budget annuo di 5 milioni di dollari
• Creato allineamento organizzativo tra i team di ingegneria, design e analisi, 15 persone in tutto, per eseguire programmi ad alta priorità, definire i requisiti di business e realizzare nuove capacità operative
• Raccolto e sintetizzato il contributo di oltre 200 clienti enterprise per individuare lacune nei processi, valutare i rischi e promuovere miglioramenti che hanno aumentato l'efficacia del prodotto e ridotto gli attriti
• Guidato le revisioni trimestrali di business con il top management e i membri del consiglio di amministrazione, presentando analisi basate sui dati, piani strategici e raccomandazioni a supporto delle decisioni
• Migliorato l'efficienza esecutiva introducendo un framework OKR che ha aumentato del 30% la velocità del team, snellito la pianificazione e ridotto il carico del coordinamento manuale
• Gestito i lanci in 3 nuovi mercati internazionali coordinando gli stakeholder regionali, risolvendo i problemi tra i team e garantendo la preparazione di più filoni di lavoro
• Ottenuto una crescita dell'ARR del 300%, portando i ricavi da 2 a 8 milioni di dollari in 3 anni grazie a un'esecuzione rigorosa dei programmi, alla capacità analitica e al miglioramento continuo dei processi

Cosa ha fatto bene ChatGPT

ChatGPT ha mantenuto il titolo ufficiale, e non è poco. Ha anche resistito alla finzione più allettante suggerita dall'annuncio: un'esperienza diretta di supply chain, import/export e compliance doganale.

La scrittura è pulita e le vere corrispondenze sono in evidenza. Leadership interfunzionale, responsabilità del budget, contributo dei clienti, comunicazione con i vertici, introduzione degli OKR, lanci internazionali e ARR ricevono tutti attenzione.

Proporre due versioni è stato utile perché ha messo in luce una scelta su cosa enfatizzare. Il consiglio che accompagnava il testo riconosceva anche la mancanza di esperienza diretta nella supply chain e invitava il candidato a puntare sui suoi veri punti di forza nella gestione dei programmi.

Dove anche ChatGPT si è allontanato dalla fonte

La versione originale di questo articolo era troppo generosa con ChatGPT. Una nuova revisione riga per riga ha cambiato il giudizio.

ChatGPT inventa revisioni trimestrali di business e membri del consiglio di amministrazione. La fonte giustifica solo presentazioni tecniche a dirigenti C-level e al senior management. Trasforma la ricerca sui clienti in un'analisi delle lacune di processo e dei rischi, poi aggiunge risultati sull'efficacia del prodotto e sulla riduzione degli attriti. Cambia «più mercati» in tre mercati e aggiunge la risoluzione dei problemi e la preparazione dei filoni di lavoro.

L'ultimo punto è l'invenzione più evidente. La fonte indica 8 milioni di dollari di ARR e una crescita del 40% anno su anno. ChatGPT si inventa un punto di partenza di 2 milioni di dollari, un periodo di tre anni e una crescita del 300%. Quei numeri saranno anche matematicamente ordinati, ma la fonte non li stabilisce mai.

In questa prova ChatGPT ha prodotto la bozza più sicura. Resta comunque una bozza da non inviare mai così com'è.

Valutazione a confronto

Manca volutamente un punteggio numerico preciso. La tabella dice la verità in modo più chiaro. Entrambi i modelli hanno scritto bene. Entrambi hanno introdotto fatti. Le aggiunte di DeepSeek hanno creato il rischio maggiore perché hanno cambiato il titolo e fornito proprio l'esperienza di settore che mancava al candidato.

Verdetto: in questa prova vince ChatGPT, con serie riserve

ChatGPT vince perché ha mantenuto il titolo ufficiale e ha tenuto fuori dalla bozza la competenza diretta nella supply chain. Queste scelte proteggono il candidato nei punti più esposti.

Il margine è più stretto di quanto sembrasse all'inizio. Il consiglio di amministrazione inventato da ChatGPT, la cadenza delle revisioni, il numero di mercati, i risultati operativi e la base di ricavi richiedono una revisione consistente. Definire il suo testo pronto per l'invio sarebbe irresponsabile.

DeepSeek ha mostrato un'ottima sensibilità verso l'annuncio. Ha anche dimostrato quanto facilmente l'«adattamento» possa trasformarsi in una carriera di fantasia. La spiegazione che accompagnava la bozza ha reso il problema ancora più chiaro: il modello ha trattato i fatti mancanti sulla supply chain come materiale da aggiungere.

Su questo il giudizio è netto. Un candidato non dovrebbe mai dover scegliere tra pertinenza e onestà. Il CV deve garantire entrambe.

Come correggere la bozza

La correzione mantiene il titolo Senior Product Manager e conserva solo le affermazioni riconducibili alla fonte. Una versione più sicura potrebbe essere questa:

Senior Product Manager, TechCorp Solutions, San Francisco, CA

Marzo 2020 - oggi

• Diretto le attività interfunzionali su una piattaforma di collaborazione aziendale al servizio di oltre 500 clienti, con la supervisione di un budget annuo di 5 milioni di dollari e il coordinamento tra EMEA e APAC
• Guidato un team di 15 tra ingegneri, designer e analisti lungo l'intero ciclo di sviluppo del prodotto
• Condotto ricerche con oltre 200 clienti enterprise per orientare le priorità della roadmap di prodotto
• Introdotto un framework OKR che ha migliorato del 30% la velocità del team e le metriche di consegna
• Presentato contenuti tecnici a dirigenti C-level e al senior management
• Coordinato lanci di prodotto in più mercati con i team di ingegneria, UX/UI, vendite e finanza
• Gestito una suite di prodotti con 8 milioni di dollari di ARR e una crescita del 40% anno su anno

Questa versione usa meno espressioni prese dall'annuncio. Offre a chi conduce il colloquio una base stabile. Se il candidato ha davvero svolto valutazioni dei rischi, pianificazione operativa, standardizzazione dei processi o attività di supply chain, questi fatti si possono aggiungere dopo che ne ha fornito le prove.

Cosa insegna questo test

La modalità di ragionamento ha comunque prodotto invenzioni in entrambi i risultati. I prompt dettagliati hanno aiutato, ma i modelli hanno continuato a completare schemi e a riempire i vuoti con materiale plausibile.

Il metodo più sicuro parte dalla fonte. Dai al modello un CV dettagliato e degli appunti. Chiedigli di citare il riscontro per ogni modifica. Esigi le parentesi quadre per le informazioni mancanti. Confronta ogni riga generata con la fonte prima di accettarla.

Una sola risposta, inoltre, dice molto poco sul comportamento di un modello con ogni CV, prompt o aggiornamento futuro. Questo confronto documenta esattamente i risultati ottenuti nel giorno del test. È utile perché gli errori sono concreti e perché i candidati possono imparare a cosa fare attenzione.

AI generica o piattaforma per CV?

Un assistente AI generico ti offre una conversazione aperta. Può aiutarti a raccogliere idee, spiegare le sue scelte e rispondere a domande successive. Costruire un CV completo con un assistente del genere, però, dipende ancora molto dai tuoi prompt. Devi impostare la struttura, fornire la strategia di scrittura del CV, gestire la formattazione, controllare l'aderenza all'annuncio e trasformare il risultato in un documento curato.

UseResume è fatto apposta per scrivere CV e lettere di presentazione. La sua AI è stata messa a punto su un'ampia raccolta di tecniche professionali per i CV, strategie di contenuto e pratiche di ottimizzazione per ruoli specifici. Questa specializzazione la aiuta a produrre contenuti per il CV più mirati e di qualità superiore rispetto a un modello generico che lavora con un prompt standard. Puoi caricare un CV esistente o partire da zero, aggiungere un annuncio di lavoro, generare contenuti mirati, modificare ogni sezione, creare una lettera di presentazione abbinata ed esportare il documento finito in PDF.

I modelli sono collaudati e testati con tutti i principali ATS (i software che le aziende usano per filtrare le candidature). Ognuno dà al CV una gerarchia chiara, una struttura leggibile e una presentazione professionale, mantenendo la formattazione semplice che questi sistemi devono poter elaborare. L'intero flusso riunisce in un solo posto contenuti, adattamento all'annuncio, design del documento ed esportazione.

Questa specializzazione conta. La scrittura di un CV ha regole proprie su prove, pertinenza, posizione delle parole chiave, tono e gerarchia visiva. UseResume integra queste scelte nel prodotto, così non devi ricreare il metodo di un esperto di CV con una lunga serie di prompt.

La raccomandazione finale

In questo confronto diretto e circoscritto ChatGPT ha prodotto il risultato più sicuro, ma prima di usarlo andrebbe comunque fatto un controllo rigoroso sulla fonte. Per una candidatura reale, la scelta va su UseResume. Le sue indicazioni di scrittura specializzate, l'adattamento a ogni annuncio e i modelli testati con gli ATS offrono una strada molto più solida dal materiale di partenza al CV finito.

Il modello conta. La revisione conta di più. In cima al CV c'è il tuo nome, e la formulazione finale deve proteggere la carriera che quel nome rappresenta.

Crea il tuo account e prepara una bozza su misura da verificare riga per riga.

Leggi anche il confronto tra ChatGPT e Claude per i CV, il test Gemini vs ChatGPT e il test Grok vs ChatGPT.