Artificial Intelligence

L’Intelligenza Artificiale (IA) è quel ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipicamente umane, come l’interazione con l’ambiente, l’apprendimento e adattamento, il ragionamento e la pianificazione. Questi sistemi sono capaci di perseguire in modo autonomo una finalità definita, prendendo decisioni che fino a quel momento erano solitamente affidate alle persone.

Il Machine Learning (ML) comprende quei sistemi in grado di apprendere dall’esperienza, ovvero di migliorare le proprie prestazioni analizzando i dati a cui sono esposti. Invece di essere programmati con istruzioni rigide, utilizzano algoritmi per individuare schemi ricorrenti nei dati, apprendere dagli esempi e adattare il proprio comportamento.

Le sue principali tipologie includono:

• Deep Learning;
• Model Prediction;
• Online Learning;
• Reinforcement Learning;
• Information Retrieval;
• Explainable Regression & Classification.

L’AI Generativa è un tipo di Artificial Intelligence che utilizza algoritmi di Machine Learning per generare nuovi contenuti che in precedenza si basavano sulla creatività dell’uomo, come ad esempio:

• testi;
• audio;
• immagini;
• video;
• codice informatico.

I modelli fondativi per l’interpretazione del linguaggio naturale — come GPT o BERT — prendono il nome di Large Language Model (LLM) e sono alla base di strumenti come ChatGPT, Gemini e Copilot.

La storia dell’AI risale agli anni Cinquanta, quando si tenne il primo convegno tra i maggiori esperti di informatica dell’epoca, tra cui Alan Turing. Fu Turing a proporre il celebre “Test di Turing”: una macchina poteva essere considerata intelligente se il suo comportamento, osservato da un essere umano, fosse risultato indistinguibile da quello di una persona.

A livello pratico, il contributo decisivo fu dato da John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell e Herbert Simon, che nel 1956 organizzarono la Conferenza di Dartmouth, dove il termine “Artificial Intelligence” venne ufficialmente coniato.

Secondo la Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence, nel 2025 il mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale ha raggiunto il valore di 1,8 miliardi di euro, in crescita del +50% rispetto al 2024.

Il 46% del valore di mercato è frutto di soluzioni esclusivamente di AI Generativa o di progetti ibridi, mentre il restante 54% riguarda progettualità di Machine Learning tradizionale.

Nel 2025 il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di AI, una percentuale che scende all’8% tra le piccole e medie realtà. Sei aziende su dieci rilevano un impatto significativo sul modello di business.

L’Intelligenza Artificiale sta già trasformando il mercato del lavoro italiano. In media, il 47% dei lavoratori utilizza strumenti di AI in azienda e, tra questi, circa quattro su dieci stimano un risparmio di oltre 30 minuti nelle ultime due attività in cui l’hanno utilizzata.

Bem quattro lavoratori su dieci grazie all’AI svolgono attività che altrimenti non sarebbero in grado di fare. E gli effetti sono già rilevanti sulla domanda di competenze: nel 2025 è cresciuto del 93% il numero di annunci di lavoro pubblicati in Italia che richiedono skill di AI.

L’AI Act è il primo regolamento al mondo sull’Artificial Intelligence, introdotto dall’Unione Europea con l’obiettivo di garantire che i sistemi di AI nel mercato europeo siano sicuri e rispettino i diritti fondamentali.

Il regolamento classifica i sistemi di AI in base al loro livello di rischio, introducendo requisiti e obblighi per la loro immissione nel mercato, fino al divieto di utilizzo per i rischi considerati inaccettabili. Approvato dal Parlamento Europeo il 13 marzo 2024, è in vigore dal 2 agosto 2024 e sarà pienamente applicabile dal 2 agosto 2026.

L’AI trova applicazione in tantissimi ambiti. Eccone alcuni esempi:

• in sanità supporta i medici riducendo i tempi per la ricerca e l’incrocio di informazioni necessarie alle diagnosi;
• in ambito Finance e Assicurazioni consente di offrire servizi mirati e coerenti con il profilo di rischio del cliente;
• nella Cybersecurity viene utilizzata per rilevare anomalie nel traffico di rete, analizzare grandi quantità di dati e identificare minacce informatiche;
• nell’eCommerce e Retail alimenta chatbot, sistemi di raccomandazione basati sugli acquisti passati e soluzioni di virtual try-on con realtà aumentata.

Il panorama degli strumenti GenAI è in rapida evoluzione.

ChatGPT, lanciato da OpenAI nel novembre 2022, è stato il primo a mostrare al grande pubblico le opportunità di questo ambito ed è in grado di svolgere funzioni che spaziano dal dialogo con gli utenti alla stesura di testi, fino all’analisi di codice in diversi linguaggi di programmazione.

Tra gli altri strumenti principali, Gemini di Google si distingue per la possibilità di integrarsi con i servizi Google e di attingere direttamente dai suoi dati; Copilot è l’iniziativa di Microsoft per integrare l’AI nei suoi prodotti; DeepSeek è un sistema cinese con prestazioni comparabili ai principali LLM internazionali, ma con costi di addestramento significativamente inferiori.