Il glossario definitivo sull’intelligenza artificiale: tutto ciò che devi sapere nel 2023.

Pubblicato il 4 Luglio 2026 da Ignazio Aragona - Tecnologia

Intelligenza Artificiale: Un Nuovo Linguaggio

L’intelligenza artificiale sta trasformando il nostro mondo e contemporaneamente sta creando un linguaggio del tutto nuovo per descrivere come avviene questa trasformazione. Partecipando a qualsiasi incontro di prodotto o discussione al riguardo, è comune imbattersi in termini come LLM, RAG, RLHF e molti altri che possono far sentire insicure anche le persone più esperte nel settore tecnologico. Questo glossario si propone di chiarire alcuni di questi termini, offrendo definizioni semplici e dirette delle parole legate all’intelligenza artificiale, utili per chi sta costruendo applicazioni, investendo nel settore o semplicemente cercando di tenersi aggiornato, leggendo articoli su TechCrunch o ascoltando podcast tematici. Aggiorniamo regolarmente questo documento per seguire l’evoluzione del settore, rendendolo un documento vivo, proprio come i sistemi di AI che descrive.

Ad esempio, l’intelligenza generale artificiale (AGI) è un termine ancora nebuloso. Si riferisce generalmente a forme di intelligenza artificiale che superano le capacità umane nella maggior parte dei compiti. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha descritto l’AGI come l’equivalente di un collaboratore medio che potresti assumere. Per OpenAI, l’AGI è definita come sistemi altamente autonomi che superano gli esseri umani nella maggior parte dei lavori economicamente vantaggiosi. Google DeepMind la vede in modo leggermente diverso, definendola come AI che è almeno in grado di realizzare la maggior parte dei compiti cognitivi come gli esseri umani. Non preoccuparti se questi concetti ti confondono: anche gli esperti nel campo della ricerca sull’intelligenza artificiale spesso si trovano disorientati.

Un agente AI è uno strumento che utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per eseguire diverse attività per tuo conto, superando le capacità di un semplice chatbot. Ciò può includere la gestione di spese, la prenotazione di biglietti o tavoli nei ristoranti, oltre a scrivere e mantenere codice. Ci sono molte variabili in questo settore emergente, quindi il termine “agente AI” può significare cose diverse per persone diverse. Le infrastrutture sono ancora in fase di sviluppo per garantire che queste capacità siano realizzabili. Tuttavia, l’idea di base implica un sistema autonomo che può utilizzare più sistemi di AI per eseguire compiti complessi.

Il Potere della Computazione nell’IA

Pensando agli endpoint API, puoi immaginarli come i “pulsanti” nel retro di un software che altri programmi possono premere per farlo funzionare in determinati modi. Gli sviluppatori utilizzano queste interfacce per realizzare integrazioni: ad esempio, consentire a un’applicazione di prelevare dati da un’altra o abilitare un agente AI a controllare servizi di terze parti direttamente, senza un intervento umano. La maggior parte dei dispositivi smart e delle piattaforme connesse ha questi “pulsanti” nascosti, anche se gli utenti comuni non li vedranno mai. Con l’aumentare delle capacità degli agenti AI, essi possono trovare e utilizzare questi endpoint autonomamente, aprendo così a possibilità di automazione molto potenti e talvolta inaspettate.

Quando gli viene posta una domanda semplice, il cervello umano può rispondere senza pensarci troppo, per esempio, “Quale animale è più alto, una giraffa o un gatto?” Ma ci sono casi in cui, per trovare la risposta giusta, potresti aver bisogno di carta e penna per eseguire alcuni passaggi intermedi. Ad esempio, se un contadino ha polli e mucche, e insieme hanno 40 teste e 120 zampe, potrebbe essere necessario scrivere una semplice equazione per arrivare alla risposta (20 polli e 20 mucche).

Nell’ambito dell’AI, il ragionamento a catena di pensieri per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni implica rompere un problema in passaggi intermedi più piccoli per migliorare la qualità del risultato finale. Sebbene possa richiedere più tempo per giungere a una risposta, aumenta la probabilità che la risposta sia corretta, specialmente in contesti logici o di codifica. I modelli di ragionamento sono sviluppati a partire da modelli di linguaggio di grandi dimensioni e ottimizzati per questa modalità di pensiero grazie all’apprendimento per rinforzo.

Modelli Generativi e Automazione Avanzata

Un agente di codifica è una versione specializzata di un agente AI applicata allo sviluppo software. Invece di suggerire solo codice per un umano da esaminare e incollare, un agente di codifica può scrivere, testare e debuggare il codice autonomamente, gestendo il tipo di lavoro iterativo che di solito consuma la giornata di un sviluppatore. Questi agenti possono operare su interi codici sorgente, individuando bug, eseguendo test e proponendo correzioni con un minimo di supervisione umana. Potresti pensarli come un intern estremamente veloce che non dorme e non perde mai la concentrazione — sebbene, come per qualsiasi stagista, un umano debba sempre rivedere il lavoro svolto.

Un altro concetto essenziale è quello della computazione, che si riferisce alla potenza computazionale vitale necessaria affinché i modelli di AI operino. Questo tipo di elaborazione alimenta l’industria dell’AI, conferendole la capacità di addestrare e implementare modelli potenti. In genere si fa riferimento a hardware che fornisce questa potenza, come GPU, CPU, TPU e altre forme di infrastruttura che costituiscono le basi dell’industria dell’intelligenza artificiale moderna.

I modelli di apprendimento profondo, a loro volta, sono un sottogruppo di apprendimento automatico auto-migliorante, in cui gli algoritmi di AI sono progettati con una struttura a rete neurale artificiale multi-livello. Questo consente di stabilire correlazioni più complesse rispetto a sistemi più semplici, come modelli lineari o alberi decisionali. I modelli di deep learning possono identificare caratteristiche importanti nei dati senza bisogno dell’intervento di ingegneri umani per definire queste funzioni.

In sintesi, l’intelligenza artificiale offre strumenti e tecnologie per affrontare sfide complesse e trasformare il modo in cui interagiamo con i dati. Le sue applicazioni vanno dalla generazione automatica di contenuti alla gestione di processi aziendali complessi, rendendola una forza sempre più centrale nel nostro mondo.

Per ulteriori risorse e approfondimenti, si consiglia di visitare siti ufficiali come [OpenAI](https://www.openai.com/) e [Google AI](https://ai.google/).

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