Confronti e strumenti
Uno contro l'altro, con prezzi datati e la fonte accanto.
Scegliere fra due strumenti di AI è difficile perché cambiano ogni mese e le pagine dei produttori dicono tutte la stessa cosa. Qui li mettiamo uno accanto all'altro dal punto di vista di chi li deve usare in azienda: cosa fanno meglio, dove stanno i dati, quanto è facile farli adottare alle persone.
I prezzi li riportiamo solo con il link al listino ufficiale e la data in cui li abbiamo letti, perché invecchiano in fretta. Ogni confronto chiude con un verdetto per tipo di azienda, non con un vincitore assoluto.
27 pagine, in ordine alfabetico
Abbonamento o API: come pagare l'AI in azienda
L'abbonamento serve alle persone che usano l'assistente dal browser o dall'app; le API servono quando colleghi il modello a un software, come un chatbot o un'automazione, e si pagano a token secondo il listino [1, 2]. Molte PMI usano entrambi: abbonamenti per l'ufficio, API per i processi automatici.
Agente AI o automazione classica: quando serve
Se i passi sono sempre gli stessi, basta un'automazione classica, eventualmente con l'AI dentro un singolo passaggio. L'agente serve quando il percorso cambia caso per caso e va deciso al momento. Anthropic stessa consiglia di partire dalla soluzione più semplice e aggiungere autonomia solo quando serve [1].
AI in cloud o in locale: cosa conviene a una PMI
Il cloud è la via più rapida: nessun hardware, modelli più potenti e, con i piani aziendali, dati esclusi dall'addestramento [1]. Il locale tiene i testi dentro l'azienda e non ha costi per richiesta [2], ma chiede una macchina adatta e qualcuno che la gestisca. Spesso conviene usare il locale solo per i compiti più delicati.
Chatbot o voicebot: quale serve alla tua azienda
Dipende da dove ti cercano i clienti. Se arrivano dal sito, dalla mail o da WhatsApp serve un chatbot; se telefonano, un voicebot. In entrambi i casi la persona va informata che sta parlando con un'AI, salvo che sia evidente [1]. Parti dal canale che oggi ti fa perdere più richieste.
Chatbot su misura o pronto all'uso: come scegliere
Un chatbot pronto all'uso conviene se ti basta rispondere alle domande frequenti partendo da pagine e documenti che hai già. Quello su misura serve quando deve leggere i tuoi sistemi, come gestionale o ordini, o seguire regole precise. In entrambi i casi chiedi dove finiscono i dati [1, 2].
ChatGPT Business o Claude Team: piani a confronto
I due piani di squadra costano uguale sulla carta: 20 dollari per utente al mese con fatturazione annuale [1, 4], e in entrambi i dati aziendali non servono all'addestramento per impostazione predefinita [3, 5]. Cambiano amministrazione, tetti di spesa e livello di sicurezza: li vedi nelle sezioni sotto.
ChatGPT gratis o a pagamento: quando conviene pagare
Il piano gratuito va bene per provare. Per lavorare con dati dell'azienda il salto utile non è verso Plus, che costa 20 dollari al mese ed è personale [1], ma verso Business: 20 dollari per utente con fatturazione annuale [1] e dati aziendali esclusi dall'addestramento per impostazione predefinita [2].
ChatGPT o Claude per un'azienda: come scegliere
Dipende meno dal marchio e più dal piano che compri: con le versioni per le aziende e con le API entrambi i produttori dichiarano di non addestrare i modelli sui tuoi dati [1, 3]. La scelta vera si fa provando i due assistenti sugli stessi compiti reali del tuo ufficio, per qualche settimana.
ChatGPT o Gemini per un'azienda: quale scegliere
Se l'azienda lavora già su Google Workspace, Gemini parte avvantaggiato: sta dentro gli strumenti che usate e Google dichiara che i dati del cliente non addestrano i modelli senza permesso [2]. ChatGPT conviene quando cerchi un assistente separato dalla suite d'ufficio o quando il team lo usa già con profitto.
Claude Code o Codex: quale agente per programmare
Costano in modo simile a chi parte da un abbonamento: letti il 9 ottobre 2026, Claude Team Standard parte da 20 dollari al mese a postazione con pagamento annuale [1], Codex Business 20 dollari a utente [4]. Cambiano le regole su dati e sandbox: Anthropic le descrive per tipo di account [2], OpenAI parte da una sandbox senza rete [5].
Claude o Gemini per un'azienda: cosa guardare
Gemini ha senso soprattutto se l'azienda vive già su Google Workspace, dove i dati del cliente non addestrano i modelli senza permesso [2]. Claude è un assistente indipendente dalla suite d'ufficio, con piani commerciali esclusi dall'addestramento per impostazione predefinita [3]. Decidi provando entrambi sugli stessi documenti.
Cursor o GitHub Copilot: cosa scegliere per un team
Sui prezzi per utente i due partono da cifre vicine: letti il 9 ottobre 2026, Cursor Teams costa 40 dollari al mese a utente [1], Copilot Business 19 [4]. Sui dati entrambi promettono di non addestrare sul codice dei clienti aziendali [2, 5], ma Cursor lo lega alla privacy mode. Conta la prova sul vostro codice.
DeepL o ChatGPT per tradurre: traduttore o assistente
DeepL è un traduttore costruito per quel lavoro, con file, formattazione e regole sui dati dichiarate [1, 3]. ChatGPT è un assistente che traduce quando glielo chiedi e puoi guidare con istruzioni su tono e contesto. Per volumi regolari di documenti conviene il primo; per testi brevi da adattare, il secondo.
DeepL o Google Traduttore per i documenti aziendali
Per i documenti con dati dell'azienda conta il piano più del marchio: DeepL Pro dichiara che i testi non servono all'addestramento [2] e traduce file Word, PowerPoint e PDF [3]. Google offre Cloud Translation, con regole scritte per i clienti business [4]. Per la versione gratuita di Google Traduttore non abbiamo una regola ufficiale da citare.
ElevenLabs o OpenAI per la voce di un centralino
ElevenLabs è una piattaforma di voci, con piani a crediti e clonazione della voce dai piani bassi [1]. OpenAI offre la sintesi come servizio API a consumo, con voci predefinite [4, 5]. Se vuoi clonare una voce, entrambi chiedono consenso esplicito di chi parla [2, 6].
Fireflies o Copilot in Teams per i verbali
Se le riunioni sono già su Teams, Copilot lavora dentro la piattaforma e a 15,60 euro al mese a utente con impegno annuale, IVA esclusa, letti il 9 ottobre 2026 [4]. Fireflies parte da 10 dollari a postazione [1] e funziona anche fuori da Teams. Il nodo vero è il consenso dei partecipanti.
Le Chat di Mistral o ChatGPT: l'alternativa europea
Le Chat costa meno nei piani individuali (Pro a 14,99 dollari al mese contro i 20 di ChatGPT Plus) [1, 4], ma sui dati non è un porto sicuro: nei piani personali l'addestramento è attivo salvo opt-out [2]. Per le aziende contano il piano Team o Enterprise e l'accordo scritto.
Lovable o Bolt per un prototipo: cosa guardare
Su Bolt il prezzo è leggibile: letti il 9 ottobre 2026, Pro costa 25 dollari al mese [1]. Lovable misura l'uso in crediti [2]. Per entrambi il codice è tuo e lo esporti su GitHub [4, 6]. Cambiano limiti e regole sui dati: Lovable può addestrare sui piani Free e Pro [5].
Make o n8n: dove stanno i dati e che licenza c'è
Make è un servizio: scegli se i dati stanno in un data center americano o europeo e non lo cambi più [2]. n8n si può installare sui tuoi server [4], ma la sua licenza permette l'uso interno e vieta di rivenderlo come servizio [5]. La scelta dipende da dove vuoi i dati e da chi gestirà il server.
Microsoft 365 Copilot o ChatGPT: cosa scegliere
Se lavorate su Microsoft 365, Copilot aziendale lavora sui vostri documenti e Microsoft dichiara che prompt, risposte e dati letti non addestrano i modelli [1]. ChatGPT conviene come assistente separato, per lavori fuori da Office o per chi lo usa già bene. Attenzione: il Copilot personale segue regole diverse [2].
Microsoft 365 Copilot o Gemini in Google Workspace
Quasi sempre decide la suite che usi già: con Microsoft 365 l'assistente naturale è Copilot, con Google Workspace è Gemini. Entrambi i produttori dichiarano che i dati aziendali non addestrano i modelli [1, 2]. Cambiare suite per avere un assistente diverso raramente conviene a una PMI.
Modello open weight o proprietario: cosa cambia
Un modello proprietario lo usi solo attraverso il servizio del produttore, pagando a consumo [1]. Uno open weight lo scarichi e lo fai girare dove vuoi, anche in azienda, nei limiti della sua licenza [2]. Il primo dà più potenza senza pensieri tecnici, il secondo più controllo su dati e costi.
NotebookLM o ChatGPT per lavorare sui documenti
NotebookLM, che Google chiama ora Gemini Notebook, lavora su un insieme di fonti che carichi tu e ha limiti dichiarati per piano, da 50 sorgenti per taccuino nel piano base [1]. ChatGPT è un assistente generale. Con account di lavoro Google dichiara che i dati non servono ad addestrare il modello [3].
Ollama o LM Studio: quale scegliere per l'AI in locale
Entrambi fanno girare modelli sul tuo computer e offrono un server con interfaccia compatibile con quella di OpenAI [5, 10]. Cambiano licenza e requisiti: Ollama è MIT [6] e funziona anche su Mac Intel e senza scheda grafica [2, 4], LM Studio sul Mac richiede un chip Apple Silicon [9] ed è gratuito anche al lavoro [7].
RAG o fine-tuning: come far conoscere l'azienda all'AI
Il RAG cerca i passaggi giusti nei tuoi documenti e li dà al modello al momento della domanda [2, 6]. Il fine-tuning insegna al modello uno stile, un formato o un compito con esempi [1]. Per far "conoscere" documenti che cambiano si parte quasi sempre dal primo, dopo aver provato a metterli direttamente nella richiesta [3].
Zapier o Make: quale costa meno a chi parte
I due prodotti contano il consumo con unità diverse: Zapier conta i task, cioè le azioni completate con successo [1], Make conta un credito per ogni azione di un modulo [2]. Il confronto sul prezzo ha senso solo dopo aver contato i passaggi del tuo flusso vero, non guardando il canone di partenza.
Zapier o n8n: chi si occupa della manutenzione
Con Zapier il prodotto è un servizio e i flussi falliti per un errore temporaneo possono essere riprovati in automatico dai piani a pagamento [1]. Con n8n installato da te devi aggiornarlo, almeno una volta al mese secondo la documentazione [3], e metterlo in sicurezza [4]. Cambia soprattutto chi fa il lavoro.