Uno spritz con l’AI – 3° capitolo
Capitolo#3: La Magia della AI Generativa.
In passato, gli strumenti di intelligenza artificiale aspettavano i tuoi prompt e rispondevano alle tue domande. Oggi, invece, gli agenti AI possono avviare azioni, monitorare situazioni e completare autonomamente attività complesse. In questo articolo verrà esplorato nel dettaglio un ulteriore ambito dell’Intelligenza Artificiale: quello dell’Intelligenza Artificiale Generativa.
L’evoluzione del AI negli ultimi tre anni.
L’anno in cui l’AI ha catturato l’attenzione del pubblico.
L’anno della sperimentazione.
L’anno in cui l’AI è diventata davvero pratica.
Il cambiamento più significativo del 2025 è stato il passaggio dai chatbot passivi agli agenti AI attivi.
1 – Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa?
L’Intelligenza Artificiale Generativa o semplicemente “GenAI” è una tipologia di intelligenza artificiale che, come obiettivo, non ha solo quello solo di analizzare informazioni ma anche di creare nuovi contenuti – testi, immagini, codici, audio e molto altro.
2 – I componenti del GenAI.
1. Deep Learning.
I modelli di intelligenza artificiale generativa vengono istruiti utilizzando enormi quantità di dati.
La GenAI si basa su Deep Learning, che è un ramo della Intelligenza Artificiale basato sulle reti neurali.
Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale generativa addestrato su migliaia di dipinti può creare nuove opere d’arte che richiamano lo stile del dataset originale, senza però copiarlo direttamente.
2. Reti neurali.
Gli LLM sono addestrati su set di dati di grande dimensione; per questo motivo viene utilizzato il termine “large” (grande) nella loro denominazione. In particolare, LLM si basa su Deep Learning, usa un tipo specifico di reti neurali chiamati “modelli transformer” che possono interpretare il linguaggio umano.
3. LLM – La Tecnologia della GenAI.
LLM (Large Language Model) è una delle tecnologie principali con cui oggi si realizza GenAI, ma non tutta la GenAI è basata su LLM. Gli LLM (come GPT) sono un sottoinsieme di GenAI specializzato sul testo, quando usi ChatGPT o strumenti simili, stai usando GenAI basata su LLM.
Nella “famiglia” GenAI, gli LLM coprono tutte le applicazioni linguistiche (chatbot, traduzione, scrittura assistita, generazione di codice), mentre altri modelli generativi coprono immagini, musica, design. In termini semplici, un LLM rappresenta un programma informatico che, grazie all’esposizione a un ampio numero di esempi, è in grado di riconoscere e interpretare il linguaggio umano.
ESEMPI DI LLM:
da OpenAI – Attualmente tra i più avanzati usati dal ChatGPT, Microsoft Copilot.
da Google – integrazione con ecosistema Google.
da Meta – Sviluppo personalizzato, privacy, controllo totale.
Cosa succede quando dai un prompt.
Per esempio, quando digiti un prompt, l’IA non “comprende” la tua domanda come farebbe un essere umano. Piuttosto, prevede quali parole siano più probabili dopo il tuo input, basandosi su tutto il testo che ha analizzato.
Quando interagite con Chat GPT, Microsoft Copilot o Google Gemini per fare una domanda state principalmente sfruttando il potere di un LLM.
Il panorama degli LLM è in evoluzione rapidissima: nuovi modelli emergono mensilmente, con miglioramenti continui in efficienza, capacità e specializzazione.
Cosa non fa la GenAI.
- Non possiede capacità di logica e ragionamento paragonabili a quelle umane.
- È priva di una memoria a lungo termine stabile.
- Può commettere errori, generare informazioni non corrette ed essere soggetta all’influenza dei dati utilizzati durante la fase di addestramento.
3 – Come si applica nel mondo del lavoro?
Le ricerche dimostrano che l’AI può aumentare la produttività dei dipendenti fino al 40% se implementata in modo efficace.
Un rapporto McKinsey afferma che l’AI può automatizzare fino al 45% delle attività ripetitive. Ad esempio, un dipendente passa in media 2,5 ore al giorno sulle e-mail.
Con Microsoft Copilot integrato in Word o Outlook, potete chiedere: “Riassumi questa email lunga in tre punti chiave” oppure “Scrivi una proposta commerciale per un cliente del settore alberghiero”. Copilot lo farà in pochi secondi!
L’AI dovrebbe occuparsi delle attività più schematiche e standardizzate in cui è più efficiente, lasciando agli umani creatività, problem solving complesso e relazioni.
Ulteriori esempi di utilizzo del GenAI:
- Redazione di e-mail, report e documenti.
- Creazione di contenuti per marketing (post per blog, social media, descrizioni prodotti).
- Traduzioni e riassunti di documenti lunghi.
- Estrazione di informazioni da grandi documenti.
4 – Tiriamo le somme!
L’IA generativa è un assistente brillante, ma non infallibile. I risultati vanno sempre rivisti e verificati. L’elemento umano – il vostro giudizio, la vostra esperienza e la vostra creatività – rimane essenziale. Pensate all’IA come a un potente moltiplicatore delle vostre capacità, non a una sostituzione.
Man mano che l’IA diventa più potente è emersa chiaramente l’importanza di un utilizzo responsabile.
Nel 2025, le organizzazioni stanno implementando quadri di governance specifici per l’IA, per garantire equità, trasparenza e responsabilità. Temi come la mitigazione dei bias, la privacy dei dati e l’uso responsabile dei contenuti generati dall’IA non sono più aspetti secondari, ma sono diventati centrali nella progettazione e nell’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Il futuro appartiene a chi abbraccia il cambiamento e impara a sfruttare le nuove tecnologie per raggiungere i propri obiettivi. Una conoscenza di base dell’intelligenza artificiale significa comprendere cosa può e cosa non può fare l’IA, sapere quali strumenti sono disponibili per le proprie esigenze e sviluppare la capacità di giudizio necessaria per utilizzarli in modo efficace.
