Glossario: le basi dell'ai
Le parole da cui parte ogni discorso sull'AI: cos'è un modello, come impara, perché a volte sbaglia e come gli si chiede qualcosa.
23 pagine, in ordine alfabetico. Tutto il glossario dalla A alla Z
Cos'è l'addestramento di un modello AI
L'addestramento è la fase in cui un modello di AI impara da una grande quantità di esempi, regolando i propri parametri finché le sue risposte diventano corrette.
Cos'è l'AGI e perché non deve guidare le tue scelte
L'AGI, intelligenza artificiale generale, indica un ipotetico sistema capace di svolgere quasi ogni compito intellettuale al livello di una persona competente, imparando cose nuove senza essere preparato per ciascuna. Non esiste una definizione condivisa né un test riconosciuto.
Cos'è l'AI generativa e cosa sa fare per un'azienda
L'AI generativa è l'insieme dei sistemi di intelligenza artificiale che producono contenuti nuovi, come testi, immagini, audio, video o codice, a partire da una richiesta.
Alfabetizzazione AI: cosa chiede l'AI Act
L'alfabetizzazione AI è l'insieme di competenze e conoscenze che permettono a una persona di usare sistemi di intelligenza artificiale in modo informato: sapere cosa fanno, dove sbagliano, quali rischi comportano. Il regolamento europeo chiede ad aziende che forniscono o usano l'AI di adottare misure per sostenerla nel proprio personale [2].
Cosa sono le allucinazioni dell'AI e come ridurle
Si parla di allucinazione quando un modello di AI produce un'informazione falsa o inventata, come una data, una fonte o una citazione, presentandola con la stessa sicurezza di una vera.
Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato il modello impara da esempi in cui la risposta giusta è già indicata, per poi prevederla sui casi nuovi. In quello non supervisionato riceve dati senza risposte e cerca da solo gruppi e somiglianze.
Cos'è un dataset e come si prepara per l'AI
Un dataset è una raccolta organizzata di dati dello stesso tipo, come righe di una tabella, documenti, immagini o registrazioni, preparata per uno scopo preciso: addestrare un modello, verificarne i risultati o analizzare un fenomeno.
Cos'è l'etichettatura dei dati per l'AI
L'etichettatura dei dati è il lavoro di associare a ogni esempio la risposta giusta, come "difettoso" o "buono" per una foto o "reclamo" per una mail, così che un modello impari dagli esempi a riconoscere da solo i casi nuovi.
Cos'è il few-shot prompting: insegnare con esempi
Il few-shot prompting è il metodo di inserire nel prompt alcuni esempi di input e di risultato atteso, così il modello capisce lo schema e lo ripete sul caso nuovo. È il modo più rapido per ottenere un formato preciso senza addestrare nulla.
Cos'è un gemello digitale (digital twin)
Un gemello digitale è una copia virtuale di un oggetto, un impianto o un processo reale, tenuta aggiornata con i dati che arrivano dal mondo fisico, su cui puoi simulare cosa succederebbe prima di intervenire davvero.
Cos'è l'intelligenza artificiale, spiegata a un titolare
L'intelligenza artificiale è l'insieme di tecniche che permettono a un software di svolgere compiti che di solito richiedono una persona: capire un testo, riconoscere un'immagine, prevedere un dato, decidere tra più opzioni. Non pensa come noi: impara regolarità dai dati e le applica a casi nuovi.
Cos'è il machine learning, spiegato senza formule
Il machine learning, o apprendimento automatico, è il modo di costruire programmi che imparano da esempi invece di seguire regole scritte a mano, e che si possono riaddestrare quando arrivano dati nuovi.
Cos'è la manutenzione predittiva con l'AI
La manutenzione predittiva è l'approccio in cui si interviene su una macchina quando i dati dicono che un guasto si sta avvicinando, invece che a scadenze fisse o dopo la rottura. I segnali arrivano da sensori e da modelli che ne riconoscono l'andamento.
Cos'è l'NLP, l'elaborazione del linguaggio naturale
L'NLP, elaborazione del linguaggio naturale, è il ramo dell'intelligenza artificiale che insegna ai computer a capire, analizzare e produrre il linguaggio umano, scritto o parlato: dalla correzione ortografica alla traduzione, fino agli assistenti conversazionali.
Cos'è l'overfitting, quando il modello impara a memoria
L'overfitting, o sovradattamento, succede quando un modello impara troppo bene gli esempi di addestramento, compresi rumore e coincidenze, e poi funziona male sui casi nuovi. È come uno studente che ha memorizzato le risposte invece di capire la materia.
Cos'è un progetto in ChatGPT o Claude e a cosa serve
Un progetto è uno spazio di lavoro dentro un assistente AI che raccoglie in un solo posto le chat su un tema, i documenti di riferimento e le istruzioni fisse. Ogni nuova conversazione nel progetto parte già con quel materiale a disposizione.
Cos'è un prompt e come si scrive uno che funziona
Il prompt è il testo che dai a un modello di AI per dirgli cosa fare: la domanda, le istruzioni, gli esempi e i materiali su cui deve lavorare.
Cos'è il prompt engineering e serve a una PMI?
Il prompt engineering è il lavoro di progettare, provare e migliorare le istruzioni date a un modello di AI finché il risultato è affidabile. Non è scrivere una domanda furba: è un ciclo di prove su casi reali, con regole, esempi e controlli.
Proof of concept e progetto pilota AI: cosa sono
Un proof of concept è una prova breve che verifica se un'idea di AI funziona sui tuoi dati veri. Il progetto pilota viene dopo: mette la soluzione in mano a poche persone, nel lavoro di tutti i giorni, per capire se regge davvero.
Cos'è la qualità dei dati e perché decide l'AI
La qualità dei dati è quanto i dati di un'azienda sono corretti, completi, aggiornati, coerenti tra loro e scritti in un formato utilizzabile. Per l'AI è decisiva: un sistema impara e risponde a partire da quei dati, con i loro errori compresi.
Cos'è una rete neurale e perché è dietro ogni AI moderna
Una rete neurale è un modello matematico fatto di tanti piccoli nodi collegati, che durante l'addestramento regolano i propri collegamenti per trasformare un dato in ingresso nel risultato giusto.
Cos'è la ricerca approfondita (deep research) dell'AI
La ricerca approfondita, o deep research, è una modalità degli assistenti AI in cui il sistema, invece di rispondere subito, cerca per un certo tempo su molte fonti online, le legge, le confronta e consegna un rapporto scritto con i rimandi alle pagine consultate.
Cos'è il vibe coding e quando ha senso
Il vibe coding è un modo di creare software descrivendo a un'AI cosa vuoi, a parole, e accettando il codice che produce senza leggerlo riga per riga. Si guarda il risultato, si chiede di correggere ciò che non va e si procede per tentativi.
