Comprendere l'Intelligenza Artificiale: AI, AI Generativa, RPA e LLM
- 21.03.2025
Negli ultimi anni, il termine Intelligenza Artificiale (AI) è diventato onnipresente, ma non sempre viene utilizzato in modo corretto. Molti professionisti e aziende parlano di AI senza fare distinzione tra le diverse tecnologie esistenti, creando confusione e aspettative irrealistiche. In questo articolo chiariremo cosa sono AI, AI Generativa, RPA e LLM, spiegando le loro differenze e il loro corretto utilizzo.
L'Intelligenza Artificiale (AI) è l'insieme di tecnologie che permettono alle macchine di eseguire compiti che, tradizionalmente, richiederebbero l'intelligenza umana. Questo include la capacità di apprendere dai dati, riconoscere schemi, prendere decisioni e automatizzare processi complessi. L'AI si divide in diverse categorie, tra cui l'AI tradizionale basata su regole e l'AI avanzata basata su machine learning.
L'AI Generativa è una branca dell'AI che si concentra sulla creazione autonoma di contenuti, come testo, immagini, musica e codice. Utilizza modelli di machine learning avanzati per generare output originali basandosi su dati di addestramento. Alcuni esempi di AI generativa includono:
Chatbot avanzati, come ChatGPT, in grado di produrre testi conversazionali.
Generatori di immagini, come DALL·E, capaci di creare immagini realistiche da descrizioni testuali.
Strumenti di scrittura automatica, utilizzati per produrre articoli, script e persino codice software.
L'Automazione dei Processi Robotici (RPA - Robotic Process Automation) non è propriamente AI, ma una tecnologia che permette di automatizzare compiti ripetitivi e basati su regole. RPA utilizza software in grado di eseguire azioni come:
Inserire dati nei sistemi aziendali.
Processare documenti e fatture.
Automatizzare flussi di lavoro ripetitivi senza intervento umano.
A differenza dell'AI generativa, l'RPA non è in grado di apprendere o adattarsi autonomamente; esegue solo le istruzioni programmate.
I LLM (Large Language Models) sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. Sono alla base delle AI generative per il testo e utilizzano tecniche avanzate di deep learning per rispondere a domande, scrivere articoli, tradurre lingue e molto altro. I più noti includono GPT (Generative Pre-trained Transformer), alla base di strumenti come ChatGPT.
Molte aziende e consulenti propongono soluzioni "basate sull'AI" senza specificare esattamente di quale tecnologia si tratti. Questo può portare a:
False aspettative: Pensare che un sistema RPA abbia le capacità di apprendimento di un modello AI avanzato.
Scelte errate: Implementare AI generativa in contesti dove sarebbe più utile un'automazione basata su regole.
Spreco di risorse: Investire in soluzioni che non portano il valore atteso per mancanza di comprensione tecnica.
L'Intelligenza Artificiale non è un concetto unico, ma un insieme di tecnologie con scopi e funzionalità diverse. Comprendere la differenza tra AI generativa, RPA e LLM è essenziale per adottare soluzioni efficaci e coerenti con le reali esigenze aziendali. Diffidare da chi non chiarisce questi concetti è il primo passo per evitare investimenti errati e sfruttare al meglio il potenziale dell'AI.
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