L’intelligenza artificiale permea ogni aspetto della nostra vita ed è sulla bocca di tutti. Tuttavia, è probabile che alcune espressioni riguardanti questo argomento non siano ancora del tutto chiare. Cos’è esattamente un prompt? Come funziona un Large Language Model? E qual è la differenza tra un chatbot e un agente IA? Ti spieghiamo i termini più importanti, in modo breve, semplice e comprensibile.

L’intelligenza artificiale è ormai da tempo parte della nostra vita quotidiana, anche se spesso non ce ne rendiamo conto.
Immagine: Adobe Stock

Oggi molti di noi utilizzano quotidianamente l’IA sul lavoro, mentre altre persone lo fanno solo occasionalmente, magari per una ricetta, per inviare un’e-mail ben formulata o per proporre idee e pianificare la prossima gita fuori porta per il weekend. Le possibilità di impiego sono davvero tante e spesso ci affidiamo a questo pratico assistente senza pensarci troppo. Proprio per questo, tuttavia, si tende a dimenticare cosa si nasconde dietro gli strumenti che si utilizzano. Perché tra «utilizzare l’IA» e «comprendere davvero l’IA» c’è una differenza che determina quanto siamo in grado di impiegarla in modo mirato e sensato.

Diamo quindi un’occhiata più da vicino ai concetti fondamentali:

Large Language Model

Un Large Language Model (LLM) è il «cervello linguistico» alla base di molte applicazioni IA, come ChatGPT. È stato addestrato con un’enorme quantità di testo ed è così in grado di comprendere il linguaggio e generarlo autonomamente. I modelli moderni sono stati addestrati con miliardi di testi, dagli articoli di Wikipedia ai codici di programmazione provenienti da librerie di codici pubbliche e progetti open source.

Buono a sapersi: l’intelligenza artificiale esiste già da decenni, ma sono stati i moderni modelli linguistici a renderla davvero accessibile a molte persone nella vita di tutti i giorni.

Importante: Un LLM non «comprende» i contenuti come una persona, ma riconosce «unicamente» dei pattern nei dati.

Lo sapevi? myAI di Swisscom è un’IA in Svizzera che protegge i tuoi dati e non li utilizza per l’addestramento dell’IA.

Prompt

Il prompt è un messaggio che dai all’IA, ovvero la tua domanda o istruzione. Più chiaro e preciso è il prompt, migliore sarà il risultato.

Com’è noto, non si possono generare solo testi, ma anche immagini e persino video. Nella nostra guida «IA generative di immagini e modelli di generazione di immagini» trovi molte informazioni interessanti sull’argomento.

Buono a sapersi: piccole modifiche nel prompt possono modificare completamente la risposta. Per questo motivo nel frattempo il «prompting» è diventato una competenza chiave digitale e si sta affermando sempre più anche come nuovo campo professionale.

Abbiamo suscitato la tua curiosità? Qui è possibile accedere direttamente alla nostra guida: Come inviare una richiesta?

Chatbot

Un chatbot è un programma del computer che simula conversazioni umane e interagisce con te attraverso messaggi testuali o vocali. Questi assistenti digitali rispondono alle domande, eseguono compiti automatizzati e si basano sempre più, seppur non sempre, sull’intelligenza artificiale. Nell’ambito del servizio clienti possono ad esempio aiutare a risolvere più rapidamente i problemi.

Buono a sapersi: i primi chatbot sono stati lanciati già negli anni Sessanta, molto prima dell’avvento dell’IA.

Importante! Un chatbot non agisce da solo, ma reagisce solo a ciò che scrivi.

Agente IA

Un agente IA fa molto più di un semplice chatbot: infatti non è solo in grado di rispondere, ma anche di svolgere compiti autonomamente. Ad esempio effettuare ricerche, pianificare o eseguire più passaggi in successione, rivelandosi così uno strumento molto pratico per gestire le e-mail, pianificare i viaggi, fare la spesa, coordinare gli appuntamenti e molto altro ancora.

Differenza rispetto al chatbot: un agente persegue un obiettivo e prende una decisione autonomamente prima di raggiungerlo.

Buono a sapersi: molti sistemi di IA moderni combinano diversi strumenti e l’agente decide in autonomia quando utilizzarli.

Allucinazioni

Le allucinazioni IA definiscono i fenomeni in cui l’intelligenza artificiale (in particolare modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT) genera contenuti all’apparenza realistici e convincenti, ma di fatto falsi o basati su informazioni inventate. L’IA «allucina» riguardo a fatti, fonti o nessi che non esistono.

Gli studi hanno dimostrato che i chatbot più popolari inventano o presentano in modo errato fino al 40% delle loro risposte (dati aggiornati al 2025/2026). Negli scenari più foschi e a seconda del modello e del contesto, la percentuale di errore può essere anche significativamente più elevata.

Buono a sapersi: le allucinazioni nascono perché l’IA si basa sulle probabilità e calcola la parola più adatta in un determinato contesto e non necessariamente ciò che è effettivamente vero.

Importante! Le risposte dell’IA dovrebbero sempre essere analizzate in modo critico, soprattutto in caso di questioni finanziarie, legali o legate alla salute, per le quali informazioni errate possono avere gravi conseguenze.

Workflow IA

Un workflow IA è una sequenza prestabilita di fasi che si svolgono in modo parzialmente o completamente automatizzato.

Nella vita di tutti i giorni potrebbe presentarsi più o meno così: un agente IA riconosce dalle tue e-mail, chat o appunti le mansioni che devono essere sbrigate. Ordina automaticamente le cose per priorità, inserisce direttamente gli appuntamenti nel calendario, crea un elenco essenziale delle cose da fare per un giorno o una settimana e ti ricorda quando è il momento di farle.

RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) significa che un’IA non solo risponde attingendo alle informazioni ottenute dal suo addestramento, ma raccoglie attivamente informazioni esterne prima di dare una risposta.

In questo modo si migliorano le capacità dei grandi modelli linguistici. Invece di fare affidamento solo sui dati dell’addestramento, la RAG consente all’intelligenza artificiale di collegarsi a fonti di conoscenze esterne e di richiamare così dati aggiornati e specifici. Di conseguenza fornirà risposte più precise e fondate.

Buono a sapersi: la RAG è stata presentata nel 2020 dai ricercatori di Meta AI (all’epoca ancora Facebook AI Research). L’obiettivo era quello di collegare i modelli linguistici a una sorta di «memoria esterna,» in modo che non dipendessero solo dai dati degli addestramenti.

Test di Turing

Il test di Turing è uno dei primi metodi sviluppati per verificare l’effetto «umano» dell’IA. In questo caso, una persona conduce un colloquio senza sapere se il suo interlocutore è un essere umano o una macchina. Se non è possibile identificare con sicurezza l’IA, il test si considera superato.

Buono a sapersi: il test di Turing fu proposto dal matematico britannico Alan Turing già nel 1950, molto prima che esistessero i moderni sistemi di intelligenza artificiale.Importante! Oggi la ricerca ritiene che il test di Turing sia troppo semplificato. L’IA moderna può sembrare umana senza però comprendere veramente i contenuti: per questo oggi sono più importanti criteri come precisione, affidabilità e tracciabilità.

Importante: Oggi la ricerca ritiene che il test di Turing sia troppo semplificato. L’IA moderna può sembrare umana senza però comprendere veramente i contenuti: per questo oggi sono più importanti criteri come precisione, affidabilità e tracciabilità.

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