IA generativa: cos'è, come funziona, tipologie ed esempi

L'intelligenza artificiale generativa consente di creare testo, immagini, video, audio, codice e altri contenuti a partire da un'istruzione, un'immagine di riferimento, un documento o diversi tipi di dati.

Questi sistemi non funzionano come un database che si limita a copiare una risposta memorizzata. Utilizzano modelli addestrati per rappresentare modelli e generare un output probabile in base al contesto ricevuto.

Tuttavia, il fatto che un contenuto sia nuovo non significa automaticamente che sia corretto, legalmente originale o adatto alla pubblicazione senza revisione.

In questa guida imparerai cos'è l'intelligenza artificiale generativa, come funziona, quali tipi di modelli esistono, cosa può creare e quali controlli dovresti applicare per utilizzarla in modo responsabile.

Per conoscere in anticipo i principali rami, applicazioni, vantaggi e rischi dell'IA, puoi consultare il nostro guida completa all'intelligenza artificiale.

Cos'è l'intelligenza artificiale generativa

L'intelligenza artificiale generativa è una categoria di intelligenza artificiale progettata per produrre nuovi risultati a partire da modelli appresi durante l'addestramento.

Può generare:

• Testo.
• Immagini.
• Video.
• Voce.
• Musica.
• Codice.
• Progetti.
• Presentazioni.
• Dati sintetici.
• Modelli tridimensionali.

Il risultato è costruito a partire dall'input fornito dall'utente o da un altro sistema.

Quella voce potrebbe essere:

• Un'istruzione scritta.
• Una domanda.
• Una fotografia.
• Uno schizzo.
• Un documento.
• Un file audio.
• Una sequenza video.
• Dati strutturati.
• Una combinazione di diversi formati.

L'output è sintetico perché è stato prodotto dal modello.

Non si deve presumere che sia vero, inedito, legalmente originale o adatto ad alcun uso.

Differenze tra intelligenza artificiale predittiva, discriminativa e generativa

I sistemi possono essere classificati in base al tipo di risultato che producono.

Un modello discriminativo potrebbe calcolare se un'immagine contiene un cane o un gatto.

Un modello generativo potrebbe produrre una nuova immagine dall'istruzione:

Crea un'illustrazione di un cane e di un gatto che viaggiano in treno.

In un'applicazione reale, entrambe le capacità possono essere combinate. Un sistema può analizzare un'immagine, recuperare informazioni, classificarla e successivamente generare una spiegazione.

Pertanto, “predittivo” e “generativo” non rappresentano sempre prodotti completamente separati, bensì capacità che possono far parte dello stesso servizio.

Come funziona l'IA generativa passo dopo passo

Il processo esatto dipende dal modello, ma può essere riassunto in cinque fasi.

Formazione modello

Durante l'addestramento, il modello analizza grandi set di dati per apprendere relazioni e rappresentazioni statistiche.

A seconda del formato, puoi imparare:

• Strutture linguistiche.
• Relazioni tra le parole.
• Moduli.
• Colori.
• Texture.
• Suoni.
• Movimento.
• Modelli di codice.
• Relazioni tra testo e immagine.

Il modello non memorizza necessariamente ogni esempio come un file che recupererà in seguito.

Regola numerosi parametri interni che gli consentono di rappresentare modelli e produrre risultati.

L'origine, la qualità, la diversità e le autorizzazioni associate ai dati influenzano il comportamento finale.

La spiegazione completa di dati, formazione, modelli e inferenza può essere trovata nella nostra guida su come funziona l'intelligenza artificiale.

Dati di prompt e input

Il prompt è l'istruzione o l'informazione che il sistema riceve.

Puoi indicare:

• Il compito.
• Il contesto.
• Il formato.
• Il pubblico.
• Lo stile.
• Le restrizioni.
• I dati che dovresti utilizzare.
• Gli elementi che dovresti evitare.

Esempio impreciso:

Scrivi un testo sul marketing.

Esempio più utile:

Scrivi un'introduzione di 150 parole per i proprietari di piccoli negozi online. Spiega come l'intelligenza artificiale può aiutare a organizzare le richieste dei clienti senza promettere un aumento delle vendite.

La seconda istruzione riduce l'ambiguità e consente un risultato più personalizzato.

Contesto e rappresentazione

L'applicazione trasforma l'input in una rappresentazione che il modello può elaborare.

In un modello linguistico, il testo è solitamente diviso in unità chiamate token.

Un token può rappresentare:

• Una parola.
• Parte di una parola.
• Un segno.
• Un simbolo.
• Parte di un codice.

Il modello analizza i token e il contesto disponibile per stimare quale uscita sia più probabile.

Immagini, audio, video o documenti possono essere elaborati anche in sistemi multimodali.

Generazione probabilistica

Il modello produce il risultato progressivamente.

In un modello linguistico, calcola le probabilità sui possibili token successivi e seleziona una sequenza in base alla sua configurazione.

In un modello di immagine, il processo può iniziare con il rumore e trasformarlo gradualmente fino a ottenere un'immagine coerente con le istruzioni.

La generazione probabilistica spiega perché:

• La stessa istruzione può produrre risultati diversi.
• Il sistema può offrire diverse versioni.
• Una risposta può sembrare convincente ed essere errata.
• Piccole modifiche al prompt possono alterare notevolmente l'output.

Risultato e revisione

L'output generato deve essere valutato prima dell'uso.

Controllo:

• Precisione.
• Coerenza.
• Fonti.
• Ortografia.
• Dati personali.
• Possibili pregiudizi.
• Somiglianze problematiche.
• Adatto al pubblico.
• Diritti d'uso.
• Realizzazione dello scopo.

La generazione non rappresenta la fine del processo.

Nei lavori professionali, il flusso corretto è solitamente:

Obiettivo → Richiesta → Generazione → Revisione → Correzione → Validazione → Pubblicazione

Principali tipologie di modelli generativi

Non esiste un'unica architettura per generare tutti i formati.

Modelli linguistici e trasformatori

I modelli linguistici sono addestrati a lavorare con sequenze di testo o codice.

I grandi modelli linguistici, noti come LLM, possono essere utilizzati per:

• Scrivere.
• Riassumere.
• Tradurre.
• Rispondi alle domande.
• Estrarre informazioni.
• Genera codice.
• Riorganizzare i documenti.
• Tenere conversazioni.

Molti modelli moderni utilizzano architetture a trasformatore, in grado di elaborare le relazioni all'interno del contesto attraverso meccanismi di attenzione.

Il modello stima quali token possono continuare la sequenza.

Ciò non significa che copio semplicemente una frase esistente. Genera un output in base alle relazioni rappresentate nei suoi parametri e al contesto ricevuto.

Tuttavia, prevedere una sequenza probabile non garantisce nemmeno che il contenuto sia vero.

Modelli di diffusione

I modelli di diffusione vengono utilizzati soprattutto per generare e modificare immagini e video.

Durante l'addestramento imparano a invertire un processo di degradazione o aggiunta del rumore.

In termini semplificati:

1. Si parte da una rappresentazione con rumore.
2. Il modello elimina progressivamente il rumore.
3. L'istruzione condiziona il processo.
4. L'immagine acquisisce struttura, forme e dettagli.
5. Il risultato finale è prodotto.

Possono anche utilizzare:

• Un'immagine di riferimento.
• Una maschera.
• Uno schizzo.
• Una posa.
• Una mappa di profondità.
• Una composizione precedente.

Ciò consente di eseguire attività quali:

• Testo in immagine.
• Immagine per immagine.
• Riempimento delle aree.
• Espansione.
• Cambio di stile.
• Edizione localizzata.
• Generazione video.

Reti avversarie generative

I GAN o reti avversarie generative utilizzano due componenti:

• Un generatore.
• Un discriminatore.

Il generatore tenta di produrre campioni simili ai dati reali.

Il discriminatore tenta di distinguere i campioni effettivi da quelli generati.

Durante l'allenamento, entrambi migliorano attraverso questa competizione.

I GAN sono stati utilizzati per creare immagini, volti sintetici, dati e trasformazioni visive. Attualmente coesistono con modelli di diffusione e altre architetture generative.

Modelli multimodali

Un modello multimodale può elaborare o generare vari formati.

Ad esempio:

• Ricevi testo e immagine.
• Interpretare un documento.
• Rispondi su un grafico.
• Genera un'immagine dal testo.
• Analizza l'audio e produci un riepilogo.
• Combina video, voce e linguaggio.

Multimodalità non significa che il sistema comprenda tutti i formati con la stessa precisione.

Ogni modalità può avere capacità e limitazioni diverse.

Modelli fondativi

Un modello fondamentale è un modello su larga scala addestrato su informazioni ampie e riutilizzabili per numerose attività.

Può servire come base per:

• Assistenti.
• Generatori.
• Motori di ricerca.
• Agenti.
• Strumenti aziendali.
• Applicazioni specializzate.

Può quindi essere adattato da:

• Istruzioni.
• Regolazione fine.
• Dati specifici.
• Recupero documenti.
• Strumenti.
• Regole e filtri.

Non tutte le applicazioni di intelligenza artificiale generativa addestrano il proprio modello da zero. Molti integrano un modello fondamentale all'interno di un prodotto più ampio.

Quali contenuti può creare l'IA generativa

Generazione di testo

Può aiutare a produrre:

• Bozze.
• E-mail.
• Riassunti.
• Sceneggiature.
• Descrizioni.
• Rapporti iniziali.
• Domande.
• Schemi.
• Traduzioni.
• Variazioni di un messaggio.

Il contenuto necessita di revisione perché il modello può:

• Inventare dati.
• Omettere informazioni.
• Ripetere.
• Usa un tono generico.
• Confondere le date.
• Produrre citazioni inesistenti.

Per confrontare gli assistenti di testo puoi consultare la nostra guida su ChatGPT, Gemini e Claude.

Generazione di immagini

Può generare:

• Illustrazioni.
• Fotografia sintetica.
• Progetti concettuali.
• Immagini pubblicitarie.
• Variazioni del prodotto.
• Fondi.
• Texture.
• Infografica iniziale.
• Schizzi.
• Personaggi.

La qualità dipende da:

• Modello.
• Risoluzione.
• Richiesta.
• Riferimenti.
• Composizione.
• Edizione successiva.
• Coerenza anatomica e spaziale.

La nostra guida su Come creare immagini con l'intelligenza artificiale Spiegare gli strumenti e il processo pratico.

Generazione video

I modelli video possono produrre:

• Clip dal testo.
• Animazioni.
• Movimento dalle immagini.
• Scene pubblicitarie.
• Transizioni.
• Avatar.
• Video con voce sintetica.
• Variazioni di una sequenza.

Tra le sue principali difficoltà ci sono:

• Coerenza tra i frame.
• Fisica.
• Movimento.
• Continuità del personaggio.
• Testo all'interno della scena.
• Controllo esatto della telecamera.
• Durata e costo.

Generazione audio, voce e musica

Può essere utilizzato per:

• Narrazioni.
• Voci sintetiche.
• Doppiaggio.
• Traduzione vocale.
• Effetti.
• Musica.
• Pulizia o ricostruzione audio.
• Prototipi sonori.

L'uso di voci reali richiede particolare cautela.

Clonare una voce senza consenso può portare a problemi di privacy, impersonificazione, diritti e frode.

Generazione di codice

I modelli possono:

• Proporre funzioni.
• Crea test.
• Spiega il codice.
• Generare documentazione.
• Tradurre tra lingue.
• Suggerisci dei refactoring.
• Trova possibili errori.
• Creare prototipi.

Il codice generato deve essere rivisto e testato.

Può contenere:

• Vulnerabilità.
• Dipendenze inesistenti.
• Funzioni obsolete.
• Errori logici.
• Problemi di prestazioni.
• Frammenti incompatibili.

Disegni e modelli tridimensionali

L'intelligenza artificiale generativa può anche aiutare in:

• Design industriale.
• Architettura concettuale.
• Moda.
• Modellazione tridimensionale.
• Progettazione dell'interfaccia.
• Ottimizzazione della forma.
• Prototipazione.
• Creazione di risorse per videogiochi.

In genere funziona come supporto alla progettazione e richiede un adattamento tecnico prima di produrre o implementare il risultato.

Cos'è un prompt e perché influenza il risultato

Un prompt è l'input che guida la generazione.

Può includere:

• Istruzione.
• Contesto.
• Esempi.
• Formato.
• Restrizioni.
• Dati.
• Ruolo.
• Criteri di valutazione.

Una struttura utile è:

Obiettivo:
Cosa dovresti fare. Contesto:
Informazioni necessarie. Pubblico:
Chi utilizzerà il risultato. Formato:
Come dovresti rispondere. Restrizioni:
Cosa dovresti evitare. Criteri:
Come verrà valutato.

Il prompt migliora il risultato, ma non può garantire la precisione.

Un'istruzione eccellente non è corretta:

• Dati di formazione inadeguati.
• Mancanza di accesso alle informazioni.
• Limitazioni del modello.
• Errori nelle fonti.
• Un compito che va oltre le sue capacità.

La guida su come scrivere prompt migliori Contiene esempi pratici per diversi compiti.

Differenza tra generazione, recupero e modifica di contenuti

Un'applicazione moderna può combinare diverse funzioni.

Generare

Il modello produce un nuovo output.

Esempio:

Crea una descrizione del prodotto.

Recuperare

Il sistema cerca informazioni all'interno di documenti, database o Internet.

Esempio:

Trova le specifiche di un prodotto in un database documentario.

Modificare

Il sistema trasforma i contenuti esistenti.

Esempio:

Rimuovere lo sfondo da una fotografia o riassumere un documento.

Utilizzare strumenti

Il sistema richiama una funzione esterna.

Esempio:

Interroga un database, esegui un calcolo o crea un evento.

Pertanto, non tutto ciò che fa un'applicazione di intelligenza artificiale deriva esclusivamente dal modello generativo.

Può combinare generazione, ricerca, software tradizionale, strumenti e revisione umana.

Applicazioni pratiche dell'IA generativa

Può essere utilizzato come supporto in:

• Ideazione.
• Creazione di bozze.
• Progettazione concettuale.
• Servizio clienti.
• Formazione.
• Marketing.
• Programmazione.
• Indagine iniziale.
• Prototipazione.
• Documentazione.
• Personalizzazione.
• Automazione.

La sua utilità aumenta quando:

• Il compito consente la revisione.
• C'è una persona responsabile.
• Il risultato può essere verificato.
• Le informazioni sensibili sono protette.
• Il modello viene utilizzato all'interno di un processo chiaro.
• Viene misurato il valore reale.

Per conoscere i casi d'uso per settore, consulta la nostra guida sul applicazioni dell'intelligenza artificiale.

Vantaggi dell'IA generativa

Velocità per creare le prime versioni

Può generare rapidamente:

• Idee.
• Schemi.
• Bozze.
• Variazioni.
• Prototipi.

Ciò non significa che il risultato finale sia immediato. Il tempo risparmiato dovrebbe essere confrontato con il lavoro di revisione.

Esplorare alternative

Permette di provarne di diversi:

• Toni.
• Composizioni.
• Progetti.
• Approcci.
• Scenari.
• Soluzioni.

Accessibilità

Le interfacce conversazionali consentono di utilizzare determinate funzionalità senza bisogno di programmazione.

Personalizzazione

È possibile adattare un output secondo:

• Pubblico.
• Livello.
• lingua.
• Formato.
• Contesto.
• Bisogno.

Supporto creativo e tecnico

Può aiutarti a superare una pagina vuota, organizzare idee o esplorare una soluzione iniziale.

Non sostituisce automaticamente il giudizio, l'esperienza o la responsabilità professionale.

Rischi e limiti dell'IA generativa

Allucinazioni ed errori

I modelli possono generare:

• Dati falsi.
• Fonti inesistenti.
• Date errate.
• Calcoli errati.
• Citazioni inventate.
• Spiegazioni convincenti ma sbagliate.

Tutti i contenuti fattuali importanti devono essere verificati.

Pregiudizi

I modelli appresi possono riprodurre:

• Stereotipi.
• Squilibri.
• Omissioni.
• Differenze nella rappresentazione.
• Associazioni sleali.

La revisione dovrebbe valutare non solo la qualità formale, ma anche chi potrebbe esserne interessato.

Privacy e dati riservati

Non dovresti inserire informazioni sensibili senza controllare:

• Informativa sulla privacy.
• Utilizzo dei dati.
• Ritenzione.
• Posizione del servizio.
• Impostazioni di formazione.
• Accesso di terze parti.
• Condizioni aziendali.

Esempi di informazioni sensibili:

• Dati personali.
• Contratti.
• Informazioni mediche.
• Password.
• Strategie.
• Codice privato.
• Dati finanziari.
• Informazioni per i clienti.

Diritto d'autore e origine

Prima di utilizzare un risultato, dovresti considerare:

• Condizioni della piattaforma.
• Fonte dei dati.
• Licenze.
• Possibili somiglianze.
• Marchi.
• Diritti d'immagine.
• Diritti vocali.
• Uso commerciale.
• Requisiti di attribuzione.

Solo perché una piattaforma consente di scaricare contenuti non significa che ne garantisca l'utilizzo in qualsiasi contesto.

Deepfake e disinformazione

La generazione di immagini, video e voce può essere utilizzata per:

• Impersonare persone.
• Prove di fabbricazione.
• Manipolare le affermazioni.
• Creare notizie false.
• Ingannare i clienti.
• Commettere frodi.

I contenuti sintetici devono essere identificati quando la loro natura potrebbe essere fuorviante.

Sicurezza e iniezione tempestiva

Un'applicazione collegata a documenti o strumenti potrebbe ricevere istruzioni dannose.

Un attacco di iniezione tempestiva tenta di far sì che il sistema ignori le sue regole, riveli informazioni o intraprenda azioni improprie.

I controlli possono includere:

• Permessi minimi.
• Separazione dei dati.
• Validazione delle azioni.
• Filtrato.
• Conferma umana.
• Documenti.
• Limiti.
• Test di sicurezza.

Dipendenza e perdita di giudizio

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale senza revisione può causare:

• Perdita di conoscenza.
• Contenuto uniforme.
• Errori ripetuti.
• Minore capacità critica.
• Dipendenza da una piattaforma.
• Mancanza di responsabilità.

L'intelligenza artificiale dovrebbe supportare il processo, non eliminare la comprensione del compito.

Come utilizzare l'IA generativa in modo responsabile

Prima di generare:

1. Definire lo scopo.
2. Controlla se puoi utilizzare i dati.
3. Evitare di inserire informazioni riservate.
4. Scegli uno strumento adatto.
5. Stabilisce ciò che necessita di revisione umana.

Dopo aver generato:

1. Verificare dati e fonti.
2. Controlla i calcoli.
3. Controlla i pregiudizi.
4. Valutare possibili somiglianze.
5. Correggi il tono.
6. Confermare diritti e autorizzazioni.
7. Identificare i contenuti sintetici ove applicabile.
8. Mantiene la responsabilità editoriale.

Per le attività ripetitive è possibile stabilire un flusso:

Ingresso autorizzato
→ Generazione
→ Validazione automatica
→ Revisione umana
→ Approvazione
→ Pubblicazione
→ Seguito

Trasparenza dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale

La trasparenza è particolarmente importante quando il contenuto può essere scambiato per una registrazione, una dichiarazione o una creazione umana reale.

Nell'Unione Europea, il regolamento sull'intelligenza artificiale stabilisce obblighi di trasparenza per determinati contenuti sintetici.

Tra le altre misure, richiede che i fornitori di sistemi che generano audio, immagini, video o testo sintetico consentano di rilevare che il contenuto è stato generato o manipolato artificialmente.

Stabilisce inoltre obblighi per determinati deepfake e testi generati allo scopo di informare il pubblico su questioni di interesse generale, con eccezioni e condizioni specifiche.

Questi obblighi generali di cui all'articolo 50 iniziano ad applicarsi il 2 agosto 2026.

La trasparenza non dovrebbe limitarsi al rispetto di uno standard.

Aiuta anche a:

• Mantenere la fiducia.
• Evitare l'inganno.
• Attribuire responsabilità.
• Spiega il processo.
• Differenziare creazione, modifica e generazione.
• Facilitare la verifica.

Conclusione

L'intelligenza artificiale generativa produce nuovi contenuti a partire da modelli appresi e dal contesto fornito.

I modelli linguistici generano sequenze di testo o codice. I modelli di diffusione producono e modificano immagini o video. I GAN utilizzano un generatore e un discriminatore, mentre i modelli multimodali combinano formati diversi.

La qualità del risultato dipende dal modello, dai dati, dal prompt, dal contesto e dal processo di revisione.

Pertanto, per utilizzare correttamente l'intelligenza artificiale generativa è necessario:

• Istruzioni chiare.
• Dati autorizzati.
• Verifica.
• Tutela della privacy.
• Controllo di sicurezza.
• Revisione dei diritti.
• Trasparenza.
• Responsabilità umana.

Domande frequenti sull'intelligenza artificiale generativa