Cos’è l’AI generativa? Come funziona e il suo impatto sulle attività (2026)

Nonostante il clamore recente, l'intelligenza artificiale (AI) non è una novità. In realtà, i programmi informatici progettati per simulare l'intelligenza umana esistono dagli anni '40. Da decenni sogniamo computer capaci di svolgere attività quotidiane umane, dalla compilazione delle tasse alla scrittura di poesie.

L'attuale boom dell'AI deriva da una serie di scoperte del XXI secolo culminate con il lancio di ChatGPT nel 2022. Il panorama si è evoluto rapidamente da allora, con altri modelli e strumenti potenti emersi da vari attori come Google, Anthropic e Meta.

Il mercato dell'AI generativa sta vivendo una crescita esplosiva e si prevede che varrà più di 3 trilioni di dollari nel prossimo decennio.

Comprendere l'AI generativa sta diventando una necessità imprenditoriale. Questa tecnologia offre modalità potenti per creare contenuti, personalizzare le esperienze dei clienti e ottimizzare le operazioni. In questo articolo scoprirai cos'è l'AI generativa e come funziona. Inoltre, esplorerai le applicazioni fondamentali, i vantaggi e le limitazioni che tutti gli imprenditori dovrebbero conoscere.

Cos'è l'AI generativa?

L'intelligenza artificiale generativa (AI) si riferisce a qualsiasi modello di apprendimento automatico che puoi utilizzare per creare nuovi contenuti, inclusi testi, immagini, video, audio o codice software.

I modelli di AI generativa differiscono dai modelli non generativi (o "discriminativi") nella loro capacità di creare contenuti unici:

• Modelli discriminativi. I modelli discriminativi sono progettati per distinguere tra tipi di informazioni. Individuano pattern che separano le classi di dati, consentendo previsioni o suggerimenti di alta qualità.
• Modelli generativi. I modelli generativi sono progettati per produrre nuovi contenuti apprendendo da un ampio dataset esistente. Ad esempio, individuano pattern nelle opere scritte per prevedere la sequenza di parole più probabile che genererà una risposta simile a quella umana.

Uno strumento AI che può scrivere un post del blog unico basato sull'input dell'utente è un esempio di tecnologia di AI generativa. Al contrario, uno strumento che analizza inventario e vendite per prevedere future necessità di produzione è un esempio di strumento AI discriminativo.

Come funziona l'AI generativa?

I sistemi di AI generativa funzionano elaborando grandi quantità di dati esistenti e utilizzando quelle informazioni per creare nuovi contenuti. Essenzialmente, gli sviluppatori creano un algoritmo, lo alimentano con contenuti generati dall'uomo e gli insegnano a identificare pattern nei dati di addestramento. Il risultato è una raccolta di regole che esprimono pattern coerenti in tutto il contenuto generato dall'uomo, e queste regole guidano l'AI nella creazione di nuovi contenuti.

Gli sviluppatori di modelli di AI generativa creano questi sistemi utilizzando un tipo specifico di apprendimento automatico noto come deep learning. I modelli di apprendimento automatico capaci di deep learning utilizzano algoritmi particolarmente complessi che estraggono alti livelli di informazioni dai dati sorgente.

Storicamente, gli addestratori di AI si sono affidati a tecniche di apprendimento supervisionato, che comportano l'alimentazione di un modello di AI generativa con grandi volumi di dati etichettati manualmente. Una svolta significativa è lo sviluppo di algoritmi che possono autoaddestrarsi utilizzando dati non etichettati, un processo noto come apprendimento non supervisionato.

L'apprendimento non supervisionato elimina la necessità per gli sviluppatori di etichettare i propri dati, permettendo loro di addestrare strumenti su volumi maggiori di informazioni sorgente. Man mano che aumenta la dimensione dei set di dati di addestramento, i modelli AI diventano più accurati e utili.

Principali tipologie di modelli di AI generativa

Sebbene i principi sottostanti coinvolgano algoritmi complessi, comprendere le 

 può aiutarti ad apprezzare le loro diverse capacità. I modelli su larga scala addestrati su vasti dataset sono spesso chiamati modelli fondazionali e servono come basi per strumenti AI specializzati.

Reti generative avversarie (GAN)

Le GAN utilizzano due reti neurali (un generatore e un discriminatore) che competono l'una contro l'altra per creare output sempre più realistici. Il generatore crea contenuti (come immagini o audio) e il discriminatore cerca di determinare se sono reali o generati dall'AI. Questo processo aiuta il generatore a migliorare la qualità del suo output. Le GAN sono particolarmente abili nel creare immagini e video realistici, utili per il marketing e la progettazione di prodotti.

Modelli transformer

I modelli transformer sono particolarmente bravi a comprendere e generare testi simili a quelli umani perché sono progettati per prestare attenzione al contesto delle parole in una sequenza, proprio come noi comprendiamo le frasi. Costituiscono la spina dorsale della maggior parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, che le aziende possono utilizzare per redigere email, scrivere descrizioni prodotto, creare copy pubblicitari e alimentare chatbot. La loro capacità di elaborare e generare testi coerenti e contestualmente rilevanti li rende preziosi per varie attività di comunicazione e creazione di contenuti.

Autoencoder variazionali (VAE)

I VAE sono progettati per apprendere una rappresentazione compressa dei dati di input e poi utilizzare quella rappresentazione per generare nuovi dati simili. Sono spesso utilizzati per attività come la generazione di immagini e il rilevamento di anomalie. Per le aziende, i VAE potrebbero essere utilizzati per creare dati sintetici per testare sistemi o per identificare pattern insoliti nei dati operativi.

Modelli di diffusione

I modelli di diffusione funzionano aggiungendo gradualmente distrazioni a un'immagine, come cospargerla di interferenze casuali o renderla granulosa. Lo fanno finché l'immagine è solo rumore, poi invertono il processo per imparare come generare nuove immagini dal puro rumore. Puoi pensarlo come disegnare su una Lavagna Magica, poi scuotere l'immagine per sfocarla, poi girare attentamente le manopole per imparare come "ridisegnare" l'originale dalla sfocatura. Sono diventati prominenti per la loro capacità di generare immagini di alta qualità e sono utilizzati in strumenti come DALL-E 2 e Stable Diffusion. Le aziende possono sfruttarli per creare visual di marketing unici, mockup di prodotti o contenuti artistici.

Applicazioni comuni dell'AI generativa nel business

Gli strumenti di AI generativa possono supportare una gamma di processi aziendali, offrendo modalità innovative per le aziende di ecommerce per migliorare le operazioni e il coinvolgimento dei clienti. Ecco le applicazioni comuni specificamente rilevanti per i commercianti.

Creazione di contenuti (testo, codice e visual di base)

Molti modelli di AI generativa eccellono nella creazione di contenuti scritti e visivi. Per le aziende di ecommerce, questo significa che strumenti come ChatGPT possono aiutare a generare copy di marketing coinvolgente, descrizioni prodotto, campagne email, post sui social media e persino script video.

Alcuni strumenti possono anche generare frammenti di codice di base per la personalizzazione del sito web o creare asset visivi unici per branding e marketing, riducendo la dipendenza da risorse di design specializzate per bozze iniziali o attività semplici.

"Se sei un commerciante Shopify, puoi entrare e ridisegnare il tuo sito per San Valentino e poi il giorno dopo ripristinarlo, e ti costa un paio di dollari di token invece di una commissione di mille dollari per un'agenzia di design e tutto quel tempo e avanti e indietro e richieste di modifiche", spiega Alex Pilon, sviluppatore senior di Shopify e sostenitore dell'AI. "Quello che era normale solo pochi anni fa ora sembrerebbe quasi assurdo."

Marketing personalizzato ed esperienze cliente

L'AI generativa può migliorare significativamente gli sforzi di personalizzazione del marketing su scala. Analizzando vaste quantità di dati dei clienti, questi strumenti possono aiutare le aziende a personalizzare messaggi di marketing, raccomandazioni prodotto e contenuti del sito web alle preferenze e comportamenti individuali degli utenti.

Ad esempio, l'AI può generare dinamicamente contenuti email personalizzati o suggerire prodotti che un cliente è più propenso ad acquistare basandosi sulla sua cronologia di navigazione, portando a tassi di coinvolgimento e conversione più alti. Questo va oltre la semplice segmentazione verso un vero marketing uno-a-uno.

Servizio clienti migliorato

I chatbot alimentati da AI generativa possono rivoluzionare il servizio clienti AI gestendo autonomamente un'ampia gamma di richieste dei clienti tutto il giorno, tutti i giorni. Questi sistemi di supporto clienti possono comprendere il linguaggio naturale, fornire risposte istantanee alle domande frequenti, guidare gli utenti attraverso passaggi di risoluzione problemi e persino elaborare transazioni semplici.

Per le aziende di ecommerce, questo significa tempi di risposta migliorati, costi di supporto ridotti e la possibilità per gli agenti umani di concentrarsi su questioni clienti più complesse o sensibili, aumentando infine la soddisfazione e fedeltà del cliente.

Analisi dati, ricerca e previsioni

Gli strumenti di AI generativa possono elaborare e analizzare efficientemente grandi dataset non strutturati, aiutando le aziende a estrarre insight preziosi per un migliore processo decisionale. Possono riassumere report lunghi, identificare tendenze di mercato emergenti dai social media o articoli di notizie, e prevedere la domanda per i prodotti, aiutando le aziende a rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Ottimizzazione delle operazioni

Oltre alle applicazioni rivolte al cliente, l'AI generativa può ottimizzare varie operazioni interne per le aziende di ecommerce. Questo include la categorizzazione dei prodotti basata sui loro attributi o l'analisi dei dati di vendita per fornire insight sulla gestione dell'inventario, come identificare stock a movimento lento o prevedere punti di riordino. Queste applicazioni aiutano a migliorare l'efficienza operativa, liberando tempo prezioso per i proprietari di aziende per concentrarsi sulla crescita.

Vantaggi dell'AI generativa per le aziende

• Maggiore efficienza e produttività
• Creatività e innovazione potenziate
• Costi operativi ridotti
• Processo decisionale basato sui dati migliorato
• Personalizzazione scalabile

Utilizzare l'AI generativa può farti risparmiare tempo e denaro senza compromettere la qualità del prodotto o servizio. Per le piccole imprese, abbracciare questa tecnologia può sbloccare vantaggi significativi. Ecco cinque benefici chiave.

Maggiore efficienza e produttività

Gli strumenti di AI generativa producono lavoro rapidamente. Puoi utilizzarli per accelerare la creazione di contenuti, redigere risposte email o avviare ricerche di mercato, risparmiando le energie mentali del tuo team per obiettivi strategici di livello superiore e innovazione. Quando utilizzati efficacemente, gli strumenti AI possono aumentare la produzione senza un aumento lineare dello sforzo umano—una leva di produttività importante per le aziende in crescita.

Creatività e innovazione potenziate

L'AI generativa può agire come un potente partner di brainstorming, aiutando i team a superare i blocchi creativi ed esplorare nuove idee. Può generare diverse opzioni di design, suggerire angoli di marketing innovativi e creare concetti e mockup, così i team umani possono innovare e portare soluzioni creative sul mercato più velocemente.

Costi operativi ridotti

Gli strumenti di AI generativa possono estendere la capacità del tuo team, permettendoti di fare di più senza aumentare proporzionalmente gli obblighi salariali. Possono automatizzare attività ripetitive, ottimizzare processi aziendali come gestione inventario e logistica della catena di fornitura fornendo migliori insight analitici, e ridurre la necessità di esternalizzare certe attività come bozze di contenuti iniziali, diminuendo ulteriormente le spese aziendali.

Processo decisionale basato sui dati migliorato

Gli strumenti di AI generativa possono elaborare quantità enormi di dati complessi da un'ampia gamma di fonti, aiutandoti ad aumentare la quantità di dati che puoi analizzare e migliorare la qualità dei tuoi insight. Questo può portare a decisioni più informate in aree come assortimento prodotti, allocazione della spesa marketing e targeting clienti.

Personalizzazione scalabile

La personalizzazione è chiave per la fedeltà del cliente e la conversione ecommerce. L'AI generativa permette alle aziende di offrire esperienze altamente personalizzate su scala, da raccomandazioni prodotto su misura e messaggi di marketing personalizzati a contenuti del sito web individualizzati. Questo livello di personalizzazione era precedentemente difficile e costoso da raggiungere, specialmente per le aziende più piccole, ma l'AI lo rende più accessibile.

Limitazioni e considerazioni etiche dell'AI generativa

• Accuratezza e affidabilità
• Trasparenza e spiegabilità
• Bias nei dati di addestramento e negli output
• Preoccupazioni per privacy e sicurezza dei dati
• Questioni di copyright e proprietà intellettuale
• Sostenibilità ambientale (consumo energetico)
• Spostamento di lavoro e trasformazione della forza lavoro

Mentre l'AI generativa offre un potenziale immenso, è cruciale per le aziende essere consapevoli delle sue limitazioni e delle considerazioni etiche che circondano il suo utilizzo. Ecco una panoramica delle sfide associate all'implementazione dell'AI generativa in un contesto aziendale.

Accuratezza e affidabilità

Gli strumenti di AI generativa possono commettere errori, anche chiamati allucinazioni, producendo informazioni incorrette o insensate con sicurezza. Non riuscire a verificare l'accuratezza e la qualità delle informazioni AI può rappresentare un rischio per la tua azienda. La supervisione umana e il controllo dei fatti sono essenziali, specialmente quando si utilizza l'AI per informazioni aziendali critiche o contenuti rivolti al cliente.

Trasparenza e spiegabilità

Gli strumenti di AI generativa spesso non riescono a rivelare il loro processo decisionale, rendendo difficile verificare le risposte e comprendere il ragionamento dietro i loro output. Questa natura da "scatola nera" può essere problematica per le aziende che necessitano di garantire conformità, equità o semplicemente comprendere perché è stato fatto un particolare suggerimento.

Bias nei dati di addestramento e negli output

Gli strumenti AI possono riprodurre e persino amplificare i bias presenti nei loro dati di addestramento. Se i dati utilizzati per addestrare un modello AI riflettono bias sociali su razza, genere, età o altre caratteristiche, anche gli output dell'AI possono essere distorti, portando a risultati ingiusti o discriminatori.

Ad esempio, uno strumento AI utilizzato per selezionare candidature di lavoro potrebbe inavvertitamente favorire certe demografiche se i suoi dati di addestramento presentavano prevalentemente candidati di successo da quei gruppi.

Preoccupazioni per privacy e sicurezza dei dati

Le informazioni che fornisci a uno strumento di AI generativa, specialmente servizi cloud di terze parti, non sono necessariamente confidenziali o sicure a meno che non siano gestite correttamente. Utilizzare strumenti AI per elaborare dati aziendali proprietari o dati sensibili dei clienti può rappresentare un rischio di sicurezza senza appropriate misure di protezione dati. Le aziende devono essere consapevoli delle normative sulla privacy dei dati e assicurarsi di avere politiche chiare su come vengono utilizzati gli strumenti AI con informazioni sensibili.

Questioni di copyright e proprietà intellettuale

L'AI generativa solleva questioni complesse su copyright e proprietà intellettuale. Spesso non è chiaro chi possiede il copyright del contenuto generato dall'AI (l'utente che ha fornito il prompt o lo sviluppatore dello strumento AI) o se il contenuto è persino soggetto a copyright. I modelli AI addestrati su vasti dataset potrebbero inavvertitamente generare contenuti che violano materiale esistente protetto da copyright.

Le aziende che utilizzano AI generativa per la creazione di contenuti dovrebbero essere consapevoli delle interpretazioni attuali del copyright.

Sostenibilità ambientale (consumo energetico)

Le richieste energetiche dell'AI, particolarmente quelle dei modelli grandi, sono sostanziali e pongono un potenziale conflitto con gli obiettivi di sostenibilità sociali e industriali.

Spostamento di lavoro e trasformazione della forza lavoro

Quando l'AI automatizza attività solitamente svolte dagli umani, porta allo spostamento di lavoro in certi ruoli. Mentre si prevede che l'AI creerà anche nuovi lavori e aumenterà le capacità umane, aziende e individui devono prepararsi per questa trasformazione concentrandosi su riqualificazione e aggiornamento delle competenze, ed enfatizzando abilità unicamente umane come pensiero critico, intelligenza emotiva e risoluzione di problemi complessi.

Il futuro dell'AI generativa per le aziende

L'AI generativa si evolve rapidamente, con ulteriori trasformazioni aziendali all'orizzonte. L'AI multimodale, che può simultaneamente comprendere e generare contenuti attraverso diversi tipi di dati (es. testo, immagini, audio), sta diventando sempre più comune. Questo significa che un'AI potrebbe guardare un video, ascoltare il suo audio, leggere la sua trascrizione e poi generare un riassunto o rispondere a domande a tal proposito.

Un'altra tendenza chiave è lo sviluppo di agenti AI, ossia sistemi AI che possono intraprendere azioni per conto di un utente per raggiungere un obiettivo, come prenotare viaggi o gestire un calendario. Le capacità di questi modelli si stanno continuamente espandendo, portando a nuove potenziali applicazioni che le aziende possono esplorare per maggiore produttività e innovazione.

Adozione strategica per le piccole imprese

Per le piccole e medie imprese, il futuro dell'AI generativa risiede nell'adozione strategica piuttosto che nella semplice implementazione tattica. Questo significa identificare sfide o opportunità aziendali specifiche dove l'AI può fornire il massimo valore, piuttosto che adottare l'AI fine a sé stessa. Le piccole e medie imprese possono iniziare sperimentando con strumenti AI facilmente disponibili per attività come la creazione di contenuti o il servizio clienti, poi gradualmente integrare soluzioni più sofisticate man mano che comprendono i benefici e i rischi.

"Se stessi iniziando con l'AI per la prima volta, direi di interagirci come se fosse un 'partner di pensiero': falle semplicemente alcune domande su qualcosa, su qualsiasi cosa tu stia facendo", racconta Pilon. "Prendi le cose con le pinze mentre costruisci la tua intuizione su come funziona e quali sono le sue capacità”.