Che cos'è l'IA generativa? Esempi e utilizzo

L'intelligenza artificiale generativa è ovunque. È nella vostra casella di posta elettronica. Nel vostro marketing. Nel codice che distribuite.

Che cos'è l'IA generativa? Si tratta di una tecnologia che apprende modelli dai dati e ne crea di nuovi.

All'inizio del 2025, 75% di organizzazioni dicono di usarlo regolarmente. Si tratta di un aumento di 10 punti rispetto all'anno scorso.

Nel 2024, ha tirato su $33,9 miliardi negli investimenti privati, con un'impennata di 18,7%. E non sta rallentando.

Questo aiuta a redigere e-mail, progettare prototipi di prodotti e scrivere campagne di marketing complete in pochi minuti.

L'intelligenza artificiale generativa sta cambiando il nostro modo di pensare, costruire, vendere e crescere.

Ma c'è anche un altro aspetto.

Sam Altman, CEO di OpenAI avvertite che ciò che dite a ChatGPT potrebbe un giorno essere usato in tribunale.

Sì, avete letto bene.

In questo blog tratteremo tutto ciò che riguarda l'IA generativa. 

Imparerete cos'è l'IA generativa rispetto all'IA, come si differenzia e quali sono i modelli di IA generativa più diffusi nel 2025. Inoltre, parleremo di come funziona l'IA generativa, dei suoi vantaggi, dei suoi limiti, delle sue preoccupazioni e di molto altro ancora. 

Immergiamoci in questa storia. 

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Punti di forza

• Che cos'è l'IA generativa? Sistemi di intelligenza artificiale che apprendono modelli dai dati e creano nuovi contenuti originali (testo, immagini, codice, audio).

• Che cos'è l'IA generativa rispetto all'IA? L'IA tradizionale analizza e predice a partire dai dati esistenti. L'IA generativa crea contenuti completamente nuovi a partire da suggerimenti

• Qual è l'obiettivo principale dell'IA generativa? Amplificare la creatività umana generando contenuti originali su qualsiasi supporto.

• Incremento medio del throughput di 66%, aumento delle prestazioni fino a 40%, valore economico potenziale di $6-8 trilioni.

• I modelli di punta includono GPT-4o per uso generale, Claude 4 per la codifica, Midjourney per le immagini e Sora per i video.

• Le allucinazioni dell'intelligenza artificiale, i problemi di pregiudizio, l'impatto ambientale e la necessità di una supervisione umana rimangono preoccupanti.

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Perché tutti parlano di IA generativa

ChatGPT è stato lanciato il 30 novembre 2022. Ha guadagnato 1 milione di utenti in soli 5 giorni e ha raggiunto 100 milioni di euro utenti mensili entro gennaio 2023.

Dopo il suo lancio, sono emersi centinaia (se non migliaia) di strumenti di IA generativa in diversi settori verticali.

Ha trasformato radicalmente il nostro modo di lavorare, quasi un cambiamento completo di 180 gradi. Vediamo alcuni esempi:

Tabella di confronto del settore: IA pre e post generativa

Industria	Prima (prima del novembre 2022)	Dopo (2023-25, con strumenti Gen AI)
Sviluppo di software	Codifica manuale, debug e documentazione a mano	Strumenti come GitHub Copilot hanno consentito un completamento delle attività più rapido di 55,8 %; gli sviluppatori hanno risparmiato 30 % di tempo su attività banali.
Marketing e operazioni con i clienti	La creazione di contenuti, l'analisi delle campagne e l'assistenza ai clienti avvengono manualmente.	L'IA generativa automatizza i contenuti creativi (e-mail, annunci), i chatbot; McKinsey stima 75 % di valore dell'IA generativa in queste funzioni.
Legale / Contratti (in-house)	Gli avvocati redigono e revisionano i contratti manualmente o interpellano consulenti esterni.	Aziende come Unilever utilizzano CoCounsel e Copilot per risparmiare circa 30 minuti per la revisione dei contratti, riducendo le spese legali esterne.
Costruzione e ingegneria	Progettazione, pianificazione, previsioni di manutenzione e controlli di sicurezza eseguiti manualmente	L'uso di modelli generativi per l'interrogazione dei contratti (RAG) ha migliorato la qualità di 5-9 % nell'edilizia, aumentando la produttività e la sicurezza.

Se guardiamo a questo aspetto da una prospettiva più ampia:

• Guadagni medi di throughput = circa 66%.
• Aumento delle prestazioni = fino a 40%
• Valore aggiunto economico = $2,6-4,4 trilioni all'anno
• Potenziale totale = $6-8 trilione.

Ecco perché tutti cercano di capire cos'è l'IA generativa. Perché sta dando risultati misurabili.

Come si differenzia dall'IA tradizionale

Capire cosa sia l'IA generativa rispetto all'IA è fondamentale per i team moderni.

La differenza tra IA generativa e IA tradizionale è come quella tra un detective e un romanziere. 

• Uno è addestrato ad analizzare gli indizi e a capire cosa è successo. 
• L'altro prende un'idea e crea un mondo completamente nuovo da zero.

IA tradizionale è stato costruito per riconoscere gli schemi. 

Ad esempio, sistemi di rilevamento delle frodi Le banche analizzano i dati pregressi, come le abitudini di spesa, il luogo e i tipi di transazione, e segnalano tutto ciò che non corrisponde.

Non si tratta di inventare nulla di nuovo, ma semplicemente di individuare le anomalie.

Altri esempi sono:

• Filtri antispam che classificano le e-mail in base a modelli noti.
• Motori di raccomandazione come Netflix o Spotify, che suggeriscono contenuti in base al comportamento passato dell'utente.
• Chatbot che seguono alberi decisionali per fornire risposte predefinite.

Tutti questi utilizzano l'IA predittiva, ovvero prendono i dati storici, applicano regole o modelli statistici e producono un risultato probabile. L'obiettivo è l'efficienza, non la creatività.

D'altra parte, IA generativa genera qualcosa di nuovo che non è mai esistito prima. 

Ad esempio, si dà Chat AI una richiesta come "Scrivimi una storia della buonanotte su un tostapane volante".e ne scrive uno.

Chiedete un logo basato sull'atmosfera del vostro marchio e lui lo progetta.

Vediamo le differenze tra i due modelli:

Aspetto	IA tradizionale (predittiva)	IA generativa
Scopo	Riconoscere, classificare, prevedere	Creare, generare, immaginare
Ingresso	Dati storici o strutturati	Suggerimenti in linguaggio naturale o immagini
Uscita	Punteggi, categorie, pronostici	Testo, immagini, codice, audio, video
Esempio	Allarmi antifrode, sistemi di raccomandazione, filtri antispam	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Processo	Segue le regole apprese dai dati esistenti	Apprende i modelli per generare nuovi output

Se semplifichiamo entrambi i tipi di IA, significa che:

• L'intelligenza artificiale tradizionale aiuta Netflix a decidere cosa guardare.
• L'intelligenza artificiale generativa potrebbe aiutare Netflix a scrivere un intero nuovo episodio in base alle vostre preferenze.

Definizione di IA generativa

L'IA generativa si riferisce a sistemi che apprendono modelli dai dati e poi generano nuovi contenuti originali, siano essi testi, immagini, audio, video o codice. 

Ad esempio, Questa immagine è stata creata da Sora AI e non è mai stata generata prima. È un'immagine e un concetto completamente originali.

Vediamo di capire meglio...

Questi sistemi di IA generativa sono costruiti su modelli probabilistici.

Ciò significa che prevedono ciò che avverrà in seguito sulla base di schemi appresi, invece di seguire una serie di regole rigide. 

Questo è ciò che permette a strumenti come ChatGPT o Midjourney per creare contenuti completamente nuovi da zero. 

Ecco come funziona concretamente:

• Fase 1: I modelli come (ChatGPT o Scrittore di saggi AI) sono addestrati su enormi insiemi di dati come libri di testo, codebase, clip audio, opere d'arte.
  
• Passo 2: Apprende gli schemi di quei dati, come la struttura, il tono, il flusso e l'intento.
  
• Fase 3: Quando viene richiesto, utilizza questi modelli per generare nuovi output che sembrano originali.

Questo è il fattore chiave di differenziazione:

• L'IA generativa produce risultati nuovi.

• Mentre i modelli discriminativi si limitano a classificare o etichettare (ad esempio, "questo è spam"), i modelli generativi compongono nuove e-mail, nuove immagini, nuove linee di codice, nuove voci e persino nuove canzoni.

L'obiettivo principale dell'IA generativa diventa qui chiaro: amplificare la creatività umana generando contenuti originali su qualsiasi supporto, che si tratti di testo, immagini, codice o audio.

Modelli di intelligenza artificiale generativa più diffusi

Capire che cos'è l'ai generativa significa conoscere gli strumenti principali che stanno ridisegnando le industrie nel 2025. 

L'IA generativa si estende a modalità diverse come testo, immagine, audio, video e codice.

Ciascuna categoria ha ora protagonisti ed emergenti:

Testo e codice

• GPT-4o (OpenAI): Veloce, intuitivo e di uso generale
• Claude 4 (Antropico): Conosciuto per la sua accuratezza di ragionamento e di codifica.
• Gemini 2.5 Pro (Google): Forza multimodale attraverso voce, immagini e video
• LaMA 3.3 (Meta): Un'alternativa open-source che si fa strada
• Phi-4 (Microsoft): Leggero ma efficiente per l'istruzione e l'apprendimento
• Grok 4 (xAI): Posizionato per le interazioni casuali e sociali
• DeepSeek: Guadagna attenzione per le applicazioni matematiche e di ricerca e sviluppo

Immagine

• Midjourney: Generazione di immagini stilizzate e artistiche
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrato con ChatGPT per la creazione di immagini senza soluzione di continuità
• Ideogram AI: si concentra sulla tipografia e sugli elementi di design.

Audio

• Suno: Musica realistica e generata dall'intelligenza artificiale in più generi
• Udio: Ottimo per brani guidati dalla voce, audio in stile podcast

Video

• Sora (OpenAI): Il leader nella generazione di video con l'intelligenza artificiale, che trasforma le richieste di testo in clip cinematografiche.

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa

L'IA generativa si basa essenzialmente sulla previsione di modelli.

Questi modelli non "conoscono" come gli esseri umani, ma calcolano la parola, la nota, il pixel o il carattere di codice successivo più probabile in base a ciò che hanno visto in precedenza.

• Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT

I LLM come il GPT-4.5 funzionano scomponendo il linguaggio umano in piccoli pezzi chiamati gettoni. 

Questi token possono essere parole, parti di parole o persino segni di punteggiatura. Una volta tokenizzati, il modello inizia a riconoscere gli schemi e le relazioni tra di essi.

Gli LLM sono alimentati da un tipo specifico di architettura di deep learning nota come Trasformatore. Questo permette loro di "prestare attenzione" al contesto. Ad esempio:

• Capisce che la parola "banca" ha un significato diverso in "banca del fiume" rispetto a "denaro in banca".

L'intelligenza di questi modelli varia in base alle dimensioni. 

Un modello con miliardi (o addirittura trilioni) di parametri può fare previsioni più sfumate. I parametri sono le impostazioni interne che il modello regola durante l'addestramento. 

Ad esempio:

• GPT-4.5 ha un numero significativamente maggiore di parametri e di profondità contestuale rispetto ai modelli più vecchi come GPT-3, che gli permette di scrivere con un tono, una struttura e una logica spesso indistinguibili da quelle umane.
  
• Formazione su insiemi di dati di grandi dimensioni

Quindi, dove si trova tutto questo "conoscenza" da cui proviene?

Gli LLM e altri modelli generativi vengono addestrati su terabyte di dati diversi.

Significa che tutto arriva da libri e articoli a repository di codice, thread su Reddit, riviste accademiche e persino manuali d'uso. 

Quanto più ampi e diversificati sono i dati di addestramento, tanto più versatile e coerente diventa il modello.

Tuttavia, più dati non sono sempre meglio. Dati di scarsa qualità portano a risultati di scarsa qualità. Ecco perché la cura dei dati è fondamentale. 

Nota importante: Alcuni modelli sono oggetto di critiche per lo scraping di contenuti senza autorizzazione. Ciò solleva problemi etici e di privacy, soprattutto quando vengono utilizzati dati protetti da copyright o sensibili.

Man mano che questi set di dati crescono, si assiste alla nascita di capacità emergenti. Si tratta di abilità su cui il modello non è stato addestrato in modo esplicito, ma che sembra sviluppare, come la risoluzione di enigmi logici o la scrittura di poesie.

• Messa a punto e ingegneria tempestiva

I modelli di base sono addestrati in modo ampio, quindi devono essere messi a punto per diventare specifici.

Per ottenere la messa a punto, gli sviluppatori addestrano il modello su dati di nicchia, come documenti legali o note mediche, in modo da ottenere buone prestazioni in quel particolare dominio.

Per gli utenti, lo strumento più potente è ingegneria tempestiva. 

Esempio di prompt engineering: 

• Un cattivo suggerimento: Scrivere di marketing.
  
• Richiesta ottimizzata: Scrivete un post di 3 paragrafi che introduca l'influencer marketing ai proprietari di piccole imprese, utilizzando un tono informale ed esempi reali.

Quanto più specifici e completi sono gli input (i prompt), tanto più accurati e desiderabili saranno i risultati ottenuti. 

• Output: Testo, immagini, audio, codice

L'IA generativa si estende ormai a quasi tutti i mezzi di comunicazione:

• Testo → post di blog, testi pubblicitari, didascalie sui social (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Immagini → creazioni pubblicitarie, illustrazioni (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Audio → tracce musicali, effetti sonori (Suno, Udio)
• Codice → intere funzioni, correzioni di bug, alberi logici (GitHub Copilot, GPT-4o)

Nel 2025, modelli multimodali come o1 di OpenAI e Gemini 2.5 Pro possono gestire voce, video, immagini e testo contemporaneamente. 

Esempi comuni di strumenti di IA generativa

Ecco una ripartizione degli strumenti di maggiore impatto nel 2025, che mostra cosa sia l'IA generativa capace di:

Categoria	Strumenti	Caso d'uso	Raccomandazione
Scrittura e creazione di contenuti	- ChatGPT- Claude- Scrittore di saggi AI– Scrittore AI SEO	- Post di blog, testi pubblicitari, saggi - contenuti SEO - perfezionamento del tono e del flusso	Combinate AI Essay Writer e AI SEO Writer per un flusso di lavoro di scrittura completo.
Generazione di immagini	- DALL-E- Midjourney- Diffusione stabile	Immagini per annunci, design editoriale, mockup di prodotti	Ideale per designer, esperti di marketing e creativi
Generazione del codice	- GitHub Copilot- Cursore- Replit	Generazione di codice, debugging, scaffolding full-stack	Altamente consigliato agli sviluppatori e ai team tecnici
Audio e video	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musica, montaggio video, generazione di podcast/script	Utilizzo per pipeline di produzione creative
Strumenti specializzati	– Umanizzatore AI	Affina il testo robotico in una scrittura simile a quella umana	Essenziale per migliorare il tono naturale nei contenuti generati dall'IA

Vantaggi dell'IA generativa

Ecco come l'IA generativa sta trasformando il panorama della creatività e della produttività:

1. Risparmia tempo nella produzione di contenuti. I marketer possono scalare la loro produzione di 10 volte, riducendo i tempi di scrittura fino a 70%.

2. Riduce i costi creativi. Assumere scrittori, designer o redattori può essere costoso. L'intelligenza artificiale generativa sostituisce il lavoro creativo ripetitivo con una generazione rapida e a basso costo. 

3. Aumenta la qualità e la quantità della produzione. Una volta ottenuta la prima bozza, è possibile perfezionarla per quanto riguarda il tono e il formato, in modo da renderla di alta qualità e ad alta frequenza.

4. Non è più necessario essere scrittori, designer o codificatori professionisti. Chiunque può creare risorse raffinate e di livello professionale. 

5. Aumenta la produttività e il flusso creativo. L'intelligenza artificiale generativa è un partner implacabile per il brainstorming. Vi aiuta a districarvi e a dare vita a nuove direzioni.

6. Fornisce assistenza creativa 24 ore su 24, 7 giorni su 7. È pronto ogni volta che avete bisogno di contenuti, ispirazione o risoluzione di problemi.

Limiti e preoccupazioni

1. Problemi di allucinazione

AI "allucinazione" significa generare con sicurezza contenuti completamente falsi.

Ad esempio: Un utente di Reddit ha chiesto a ChatGPT informazioni sull'omocisteina e l'osteoporosi, citando un articolo di giornale inesistente (PMID: 29033404), che in realtà descriveva tute ignifughe.

2. Problemi etici: Pregiudizi, plagio, disinformazione

Ad esempio: 

• A sistema di riconoscimento facciale è stato significativamente più accurato sugli uomini con la pelle chiara che sugli individui con la pelle scura, riflettendo una sottorappresentazione nei dati di addestramento. 

• A Audit della BBC ha rilevato che i chatbot come ChatGPT, Perplexity, Copilot e Gemini, in oltre la metà delle loro risposte su argomenti di attualità, riportano regolarmente fatti politici errati, citazioni sbagliate di personaggi pubblici e travisano il contesto delle notizie.

3. Sfide di rilevamento

Con i contenuti dell'intelligenza artificiale sempre più difficili da distinguere dal lavoro creato dall'uomo, il rilevamento è sempre più importante, soprattutto in contesti accademici, legali o giornalistici. In questo caso è possibile utilizzare due strumenti: 

• Controllore di plagio AI identifica il testo riutilizzato o preso in prestito.

• Rilevatore di intelligenza artificiale e umanizzatore segnala i contenuti generati dall'intelligenza artificiale e li scrive con un tono e uno stile umanizzati. 

4. Eccessiva fiducia e necessità di giudizio umano

Affidarsi esclusivamente ai risultati dell'intelligenza artificiale senza una supervisione editoriale può portare a errori fattuali, a passi falsi dal punto di vista etico o a un tono dei contenuti non in linea con il marchio.

L'IA non ha una vera comprensione, quindi la revisione umana rimane essenziale. 

5. Incoerenza della qualità e stanchezza da iterazione

La qualità dell'output varia a seconda del prompt, del contesto e del tipo di modello. Anche gli utenti esperti devono iterare i prompt più volte per ottenere risultati utilizzabili, soprattutto quando le sfumature o l'accuratezza sono importanti.

Questo aggiunge costi di tempo nascosti nonostante la velocità dell'IA. 

6. Impatto ambientale

Ad esempio: 

• L'addestramento di un singolo modello NLP può emettere più di 600.000 libbre di CO₂ che equivale alla produzione di un'automobile o a centinaia di voli transcontinentali.
  
• GPT-3, secondo quanto riferito, ha consumato ~700.000 litri di acqua durante l'addestramento. Ogni 10-50 query di risposta consuma circa 0,5L per il raffreddamento dell'hardware.
  
• Deloitte riporta che entro il 2030 l'utilizzo di energia elettrica proveniente da L'intelligenza artificiale potrebbe aumentare di 24 voltee i modelli generativi possono consumare fino a 4600 volte più energia rispetto ai sistemi di intelligenza artificiale tradizionali. 

Lavorate in modo più intelligente, analizzate e migliorate i vostri contenuti con un solo clic.

Domande frequenti sull'IA generativa

Pensieri finali

Siamo di fronte a un bivio. L'intelligenza artificiale generativa sta cambiando il modo in cui pensiamo alla creatività stessa.

Pensateci...

Per la prima volta nella storia dell'umanità, abbiamo macchine che non si limitano a calcolare o a classificare, ma creano davvero.

Scrivono storie che ci fanno ridere.
Progettare loghi che catturino l'essenza del marchio.
Soluzioni di codice a problemi che non abbiamo ancora articolato.

Cosa significa questo per la creatività umana?
La risposta dipende interamente dal modo in cui scegliamo di utilizzare questi strumenti.

La questione non è se l'IA generativa cambierà il vostro settore, perché lo ha già fatto.

La domanda è se sarete partecipanti o spettatori di ciò che verrà.

Utilizzare strumenti come l'AI di Undetectable AI Controllo del plagio, Rilevatore di intelligenza artificiale e umanizzatore, Scrittore di saggi AI, Scrittore AI SEO, e Chat AI per rimanere all'avanguardia, in modo etico, intelligente e creativo.

Prova AI non rilevabile ora e creare contenuti coraggiosi, umani e pronti per il futuro.