Generative AI: cos’è, come funziona e perché se ne parla

Oggi, un numero sempre maggiore di aziende e professionisti creano contenuti grazie all’IA generativa. Queste realtà sfruttano gli strumenti di Intelligenza Artificiale sia per generare testi, immagini, audio e video originali a partire da dati esistenti, sia per automatizzare processi ripetitivi e interagire con i clienti.

Insomma, imprese e freelance scelgono l’IA generativa perché consente di migliorare l’efficienza operativa e offrire esperienze più personalizzate. Ma come funziona la Generative AI? È vero che si limita a replicare informazioni?

Strumenti come ChatGPT o il Generative AI Engine di CM.com mostrano come la tecnologia possa essere applicata a soluzioni reali, dal customer service all’ottimizzazione dei contenuti digitali. Se vuoi saperne di più, prosegui nella lettura.

Che cos'è l'IA generativa?

IA generativa è un termine che si riferisce a strumenti con capacità di creare media (testi, immagini, audio o video) a partire da dati esistenti. Per spiegare meglio come funziona la Generative AI, possiamo dire che essa apprende pattern complessi e produce risultati coerenti e creativi, rendendo possibile l’automazione di attività prima riservate a professionisti specializzati.

Pensiamo alla famosissima AI di ChatGPT: basta fornire un prompt e la tecnologia genera testi coerenti e contestualizzati. Anche il Generative AI Engine di CM.com è una piattaforma pensata per ottimizzare processi aziendali e migliorare l’interazione con clienti attraverso soluzioni automatizzate e intelligenti.

Gli strumenti di IA Generativa funzionano grazie al deep learning: reti neurali addestrate su grandi quantità di dati imparano schemi, linguaggi e strutture, per poi produrre nuove istanze coerenti con quanto appreso.

Tutto questo ha già rivoluzionato il nostro modo di lavorare e di comunicare. Per mantenere competitività e restare aggiornati sulle evoluzioni tecnologiche, è bene conoscere a fondo il funzionamento degli strumenti AI.

IA Generativa vs IA tradizionale

Si può parlare di AI tradizionale e generativa? La risposta è affermativa. Infatti, mentre i sistemi tradizionali si limitano a classificare o analizzare informazioni, questi strumenti producono materiale originale che può replicare stili, pattern o concetti appresi dai dati di training.

Proprio per questo motivo, l’IA generativa richiede reti neurali sofisticate e grandi quantità di dati per apprendere pattern e combinazioni complesse. L’IA tradizionale, invece, può funzionare con dataset più ridotti e algoritmi meno complessi. Questo vale, ad esempio, per un motore di ricerca come Google: analizza e ordina pagine web esistenti per fornire risultati pertinenti, senza generare contenuti nuovi.

Modelli di IA Generativa

Oggi l’IA generativa si fonda su diversi modelli:

• LLM (Large Language Model): modelli linguistici che generano testi, rispondono a domande e sostengono conversazioni complesse, come ChatGPT, Claude e Gemini

• LCM (Latent Consistency Model): generano immagini velocemente, anche da dispositivo mobile

• LAM (Language Action Model): combinano comprensione del linguaggio, memoria, pianificazione e capacità di azione. Si usano per attività come la prenotazione di viaggi o la gestione di flussi di lavoro complessi

• MoE (Mixture of Experts): composti da più modelli “esperti” attivati soltanto quando necessario, ottimizzano efficienza computazionale e scalabilità

• VLM (Vision Language Model): modelli multimodali che integrano input visivi e testuali, permettendo di comprendere immagini e testo nello stesso contesto, come GPT-4o

• SLM (Small Language Model): versioni compatte degli LLM, progettate per funzionare localmente su smartphone o dispositivi IoT, con bassa latenza e maggiore tutela della privacy

• GANs (Generative Adversarial Networks): modelli composti da un generatore e un discriminatore che collaborano e si sfidano per produrre immagini, video e audio realistici

• Reti Neurali Ricorrenti (RNN): particolarmente adatte a dati sequenziali come testi o audio, permettono la generazione coerente di frasi, musica o conversazioni.

Come funziona l'IA generativa

Per rispondere a tutte le esigenze che abbiamo appena visto, l’IA Generativa fa uso di algoritmi che apprendono dai dati e li trasformano in contenuti. Vediamo il processo dalla raccolta dei dati alla generazione dell’output finale.

Meccanismo di apprendimento

Prima di tutto, l’IA Generativa, per funzionare, raccoglie una grande quantità di dati provenienti da fonti come Internet o database dedicati. Questi dati vengono analizzati attraverso reti neurali profonde, fase detta training. In parole semplici: la rete neurale impara a riconoscere schemi e strutture nei dati. Durante il training il modello effettua innumerevoli tentativi di previsione, come individuare la parola successiva in una frase o l’elemento mancante in un’immagine.

Durante il training, quindi, il modello identifica pattern, relazioni e strutture all’interno dei dati, migliorando progressivamente la capacità di generare contenuti realistici. Facciamo un esempio: se stiamo chiedendo al Generative AI Engine di CM.com di creare degli articoli di blog per un eCommerce, il modello addestrato su migliaia di articoli simili può comprendere il tono, lo stile e le strutture linguistiche tipiche, producendo testi coerenti e pertinenti.

La qualità dei dati e la quantità di informazioni disponibili influenzano direttamente la precisione e l’efficacia della generazione. Dunque, per ottenere sfumature complesse, adattamento a scenari e settori di applicazioni, sono necessarie risorse computazionali significative.

Processo di generazione

Il training avviene in settimane o mesi, ma l’elaborazione della risposta richiede pochissimi istanti: l’IA generativa comincia a lavorare non appena riceve un input (il prompt). Il modello analizza il prompt, applica le conoscenze acquisite durante l’addestramento e produce un contenuto che rispetta il più possibile la richiesta dell’utente.

Per fare questo, l’IA Generativa seleziona i pattern più rilevanti, elementi appresi e verifica coerenza e qualità. Questo incredibile meccanismo, sempre più veloce ed efficiente, permette ad oggi di ottenere risultati che si avvicinano molto a quelli creati da un essere umano.

Se, poi, l’utente non è soddisfatto dei risultati ottenuti, prende avvio la fase di fine-tuning (perfezionamento), in cui egli chiede delle modifiche tramite prompt e la tecnologia risponde migliorando la risposta.

Immagina la riduzione di tempi e costi per le aziende che sfruttano questi strumenti. Vediamo ora insieme alcune applicazioni.

Esempi di applicazioni dell'IA generativa

Business e automazione

Le aziende sfruttano già l’IA per automatizzare attività di customer service, grazie a chatbot e agenti AI capaci di rispondere immediatamente alle richieste dei clienti. Piattaforme avanzate come HALO integrano queste tecnologie per offrire interazioni rapide e personalizzate.

• Velocità di analisi: l’IA generativa sintetizza report, identifica trend e suggerisce azioni strategiche, supportando decisioni basate su informazioni approfondite.

• Generazione di contenuti automatici: l’AI analizza i dati a disposizione, le linee guida di creazione del contenuto ed il prompt dell’utente per generare il contenuto richiesto. Che sia una DEM, una newsletter, un post o un’immagine, il processo sarà completamente automatico, con naturalmente la possibilità di modifica e fine-tuning.

• A/B testing dinamico: il sistema non si limita alla creazione di contenuti, ma automatizza il processo di testing su diversi elementi (l’oggetto dell’email, il layout, la CTA) su piccole porzioni di clientela e ottimizza automaticamente le campagne inviate a tutti gli altri, massimizzando le metriche di riferimento - come tasso di apertura o click.

Sviluppo software

È possibile introdurre assistenti intelligenti, adattati al proprio ambiente di sviluppo (IDE), per scrivere automaticamente codice, suggerire ottimizzazioni e individuare errori. Alcuni esempi specifici:

• Generazione di codice: l’AI, dopo aver analizzato il contesto del codice in cui si trova lo sviluppatore, suggerisce o genera intere porzioni di codice. Per esempio:

  • completamento di funzioni: lo sviluppatore inizia a scrivere un commento, come “// Funzione per validare l’email dell’utente” e l’AI completa automaticamente l’intera funzione, generando il codice necessario per la validazione.

  • generazione di boilerplate: l’AI genera automaticamente il codice per l’interfaccia utente, le classi di dati, i controller o altre strutture standard, basandosi su una descrizione in linguaggio naturale fornita dal developer.

• Creazione automatica di test: l’IA genera automaticamente una suite di test unitari per garantire la correttezza del codice. Questo riduce il tempo di scrittura dei test ed aiuta a migliorare la qualità del codice.

Documentazione automatizzata: l’AI legge il codice appena scritto e genera automaticamente la documentazione (es: docstrings in Python o Javadocs in Java). Questo assicura che il codice sia sempre ben documentato e riduce il carico di lavoro degli sviluppatori.

I prompt nella GenAI

Abbiamo già citato la funzione dei prompt, ma vogliamo dedicare ancora qualche parola all’argomento, in quanto si tratta dell’input che guida il modello nella creazione dei contenuti. Sarà sicuramente chiaro che più il prompt è preciso e migliore è il risultato.

Come utenti, possiamo porre una domanda, fornire un testo incompleto e chiedere all’AI di concluderlo, oppure possiamo dare un insieme di istruzioni. Perché un prompt funzioni, è bene evitare ambiguità. Più forniamo dettagli e più l’AI sarà efficiente.

L’ottimizzazione dei prompt è una pratica in continua evoluzione, ma vogliamo fornirti alcuni spunti per creare al meglio un prompt, a prescindere dal modello di IA Generativa che utilizzerai:

• definisci non solo cosa vuoi, ma anche il contesto, il tono e i dettagli, così il modello costruisce scenari coerenti.

• chiedi più prospettive con pro e contro, per stimolare analisi più ricche.

• invita l’IA a ragionare passo passo prima di rispondere.

• richiedi output in più fasi, da sintesi a dettagli ed esempi.

• chiedi al modello di spiegare limiti e incertezze come se insegnasse.

• inserisci la richiesta di controllare eventuali errori o assunzioni.

• fai evolvere lo scenario in base alle risposte, per maggiore creatività.

• specifica il punto di vista (es. esperto tecnico, legale, etico) per contenuti più mirati.

Come CM.com può supportarti con l'IA Generativa

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