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  • TECNOLOGIE E SVILUPPO

Cos’è l’intelligenza artificiale, come funziona e a cosa serve

Guida chiara all’IA: cos’è, come funziona, i tipi principali, dove si usa e quali benefici e rischi porta nella vita e nel lavoro.

RUBRICA: Le parole dell’energia
Icona di un chip con la scritta AI su sfondo grigio chiaro.

Che cos’è l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) è la capacità di un sistema informatico di analizzare grandi quantità di dati, individuare schemi e tendenze e imparare da essi per formulare previsioni o generare contenuti. Alcuni sistemi possono adattare il proprio comportamento nel tempo, ma sempre sotto la supervisione umana. Esempi comuni sono i programmi che riconoscono oggetti nelle immagini, assistenti virtuali o strumenti di scrittura automatica.

Come funziona l’IA

Alla base dell’IA ci sono due elementi: i dati e gli algoritmi. I dati rappresentano la materia prima, mentre gli algoritmi sono il motore che elabora le informazioni per riconoscere relazioni, prevedere risultati o creare nuovi contenuti. Il Machine Learning (ML) combina questi due concetti base: è un insieme di algoritmi che imparano dai dati invece di essere programmati caso per caso.

 

Proprio come accade nel cervello umano, anche l’intelligenza artificiale utilizza le reti neurali, costituite da livelli di algoritmi che elaborano i dati, individuano relazioni e producono la risposta finale. Quando i livelli sono molti, si parla di Deep Learning: una classe di Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per estrarre dai dati, caratteristiche e correlazioni complesse in modo autonomo. Il Deep Learning consente ai sistemi di agire su dati grezzi e non strutturati, imparare autonomamente le caratteristiche più rilevanti dai dati e offrendo all’utente capacità di analisi più avanzate

Tipi di intelligenza artificiale

L’IA si distingue tra: 

  • IA debole (narrow AI), specializzata in un solo compito (come filtri antispam o sistemi di raccomandazione) e cioè l’intelligenza artificiale più diffusa oggi. 
  • IA forte (general AI), ancora in fase di ricerca, che mira a una comprensione più ampia e flessibile simile a quella umana.  

Modelli di linguaggio (LLM) e AI generativa

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM - Large Language Models) sono reti neurali addestrate su enormi quantità di testi per imparare schemi linguistici e generare nuovi contenuti su richiesta. Questa è la base dell’IA generativa, che oggi permette di creare testi, immagini, suoni e video. Proprio per la sua potenza, richiede una continua verifica umana e un uso responsabile dei dati.

A cosa serve l’intelligenza artificiale

L’IA è ormai parte della nostra vita quotidiana: ci aiuta nelle ricerche online, nei suggerimenti di film o musica, nella traduzione automatica e nel riconoscimento di immagini: sono sistemi di raccomandazione e di visione artificiale che personalizzano l’esperienza e fanno risparmiare tempo. Anche nell’industria e nella ricerca trova applicazione in molti ambiti: diagnosi mediche, manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi produttivi e analisi dei dati complessi.

Vantaggi e rischi dell’IA

L’IA offre vantaggi significativi: aumenta l’efficienza, automatizza compiti ripetitivi e migliora la qualità delle decisioni. Può contribuire alla sostenibilità, ottimizzando processi e risorse. Tuttavia, comporta anche sfide da gestire: bias nei dati, opacità dei modelli e tutela della privacy. Per questo è fondamentale mantenere la supervisione umana (human-in-the-loop) per garantire l’accuratezza, ridurre i pregiudizi cognitivi, verificare la correttezza ed assumersi la responsabilità dei contenuti nel contesto in cui vengono presentati.

Rubrica: Le parole dell'energia

Una rubrica che racconta con parole semplici l'energia che muove il mondo, dal gas naturale alle rinnovabili, dalla mobilità sostenibile alla decarbonizzazione.