IA generativa: come funziona, esempi e perché è importante

Sebbene l’IA esista ormai da decenni, l’IA generativa nella sua forma attuale è emersa solo di recente.

Mentre i primi sistemi di IA classificavano i dati, individuavano modelli o formulavano previsioni, l’IA generativa si basa su queste fondamenta ma va oltre. Produce testi, immagini, audio, codice e video in risposta a prompt in linguaggio naturale, diventando così una delle tecnologie più discusse e rapidamente adottate di questo decennio.

Questa guida illustra la definizione di IA generativa e il suo funzionamento interno. Esplora inoltre i tipi di modelli che la alimentano, le applicazioni nel mondo reale, gli strumenti più diffusi e i rischi principali che è necessario comprendere.

Che cos’è l’IA generativa?

L’IA generativa è un tipo di intelligenza artificiale che crea nuovi contenuti, generalmente in risposta a una richiesta in linguaggio naturale da parte di un utente. Lo fa apprendendo modelli da vasti insiemi di dati esistenti e generando nuovi risultati che riflettono tali modelli.

Il termine “IA generativa” è stato reso popolare nel dibattito pubblico nel 2022, quando OpenAI ha lanciato ChatGPT, dando il via a un’ondata di investimenti e adozione che da allora non ha mai subito rallentamenti.

Ciò che distingue l’IA generativa dalle precedenti tecnologie di IA è l’orientamento del compito. I sistemi tradizionali ricevono un input e lo associano a una categoria nota o a una previsione. L’IA generativa, al contrario, produce nuovi risultati elaborando gli schemi sottostanti nei dati e campionandoli sulla base di un prompt o di una descrizione dell’input.

Come funziona l’IA generativa

L'IA generativa produce risultati elaborando un input, facendolo passare attraverso miliardi di parametri appresi e generando la continuazione statisticamente più coerente.

Come i modelli vengono addestrati secondo i dati

L'IA generativa si basa sui foundation model, ovvero modelli di grandi dimensioni e di uso generale, addestrati su larga scala, che possono essere adattati a un'ampia gamma di attività specifiche. Invece di costruire un nuovo modello per ogni applicazione, gli sviluppatori partono da un modello pre-addestrato e lo personalizzano in base al proprio caso d'uso specifico.

Questi modelli vengono addestrati su insiemi di dati su larga scala composti da un mix di dati pubblicamente disponibili, con licenza e curati, inclusi testo, immagini, video e codice. Attraverso un'esposizione ripetuta, il modello apprende schemi statistici e strutture all'interno dei dati.

L'addestramento vero e proprio si svolge tipicamente in fasi come il pre-addestramento, l'ottimizzazione (fine-tuning) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF). La fase di pre-addestramento costruisce una conoscenza generale ampia a partire da un vasto insieme di dati, mentre l'ottimizzazione restringe il comportamento del modello utilizzando esempi etichettati più piccoli e specifici per il compito. L'RLHF coinvolge poi valutatori umani, che assegnano punteggi agli output in modo che il modello impari a produrre risposte che le persone trovano utili e accurate.

Come l’IA generativa crea nuovi contenuti

Al momento dell'inferenza, il modello riceve un prompt e produce una risposta attingendo agli schemi codificati appresi durante l'addestramento. Per i modelli linguistici, questo avviene tramite la previsione del token successivo, in cui il modello calcola la probabilità di ogni possibile parola successiva dato tutto ciò che precede, ne seleziona una e ripete il processo finché la risposta non è completa.

Mentre i modelli di base generano output esclusivamente a partire dai loro parametri appresi senza consultare fonti esterne, i moderni sistemi di IA sono spesso abbinati a strumenti di recupero, come la ricerca sul web o la generazione aumentata dal recupero (RAG), per verificare i fatti. Tuttavia, anche con queste aggiunte, il processo sottostante rimane probabilistico, motivo per cui lo stesso prompt può produrre risultati diversi tra un'esecuzione e l'altra. Questo spiega anche perché i modelli possono talvolta generare risposte dal tono sicuro ma in realtà errate.

I moderni modelli di generazione di immagini utilizzano comunemente i modelli di diffusione, in cui il modello viene addestrato prendendo immagini reali e trasformandole gradualmente in rumore visivo casuale, per poi imparare a invertire questo processo. Quando genera una nuova immagine, il modello è guidato dagli schemi appresi da ampi insiemi di dati di immagini abbinate a descrizioni testuali. Questo permette al modello di collegare le parole di un prompt a caratteristiche visive come oggetti, colori e stili, plasmando gradualmente il rumore fino a ottenere un'immagine coerente con la descrizione.

Sebbene i modelli di diffusione dominino attualmente la maggior parte dei generatori di immagini più diffusi e open source, i ricercatori stanno esplorando anche approcci alternativi, tra cui i modelli di immagini autoregressivi.

Il ruolo del machine learning e delle reti neurali

Il machine learning (ML) è il campo più ampio in cui si colloca l'IA generativa. I modelli generativi si basano in particolare sul deep learning, che utilizza reti neurali impilate, ispirate in modo approssimativo al modo in cui i neuroni si collegano nel cervello.

Ogni livello della rete prende una rappresentazione dei dati e la trasforma in una leggermente più astratta. I livelli più profondi colgono schemi via via più complessi: i primi, ad esempio, potrebbero individuare la sintassi di base, mentre quelli successivi arrivano a cogliere il ragionamento e il contesto.

I parametri che regolano queste trasformazioni vengono calibrati durante l'addestramento e rappresentano la conoscenza acquisita dal modello. GPT-3, ad esempio, ne conta 175 miliardi.

Tipi di modelli di IA generativa

L'IA generativa non è un'unica tecnologia, ma un insieme di architetture diverse, ciascuna con una propria funzione.

Modelli transformer

L'architettura transformer nasce con il fondamentale articolo del 2017 "Attention Is All You Need" dei ricercatori di Google, la cui vera svolta è stata il meccanismo di autoattenzione.

A differenza delle architetture precedenti, che elaboravano il testo parola per parola in sequenza, i transformer leggono l'intero input in un'unica volta e valutano quanto ogni parte debba influenzare tutte le altre, il che li rende molto più efficaci nel gestire il contesto a lungo raggio.

I moderni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT si basano proprio sull'architettura transformer. Questi modelli usano l'autoattenzione per comprendere il contesto di intere frasi o documenti, il che permette loro di generare testo coerente e naturale e di rispondere a richieste complesse.

Modelli di diffusione

La tecnica alla base dei modelli di diffusione è stata introdotta nel 2015 da Sohl-Dickstein e colleghi nell'articolo "Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics". L'addestramento consiste nel corrompere progressivamente i dati con rumore fino a renderli irriconoscibili, per poi insegnare al modello a invertire questo processo e "diffondere" il rumore fino a ottenere l'output desiderato.

I modelli di diffusione sono molto diffusi nella generazione di immagini, e Stable Diffusion ne è un esempio noto. Anche alcuni sistemi di immagini precedenti di OpenAI, come DALL-E 2, si basavano su tecniche di diffusione, sebbene gli attuali sistemi commerciali spesso combinino o abbiano superato questi approcci più datati.

Reti generative avversarie (GAN)

Le reti generative avversarie (GAN), introdotte nel 2014 da ricercatori dell'Università di Montreal, mettono a confronto due reti neurali: un generatore che cerca di produrre risultati realistici e un discriminatore che cerca di scoprire quali risultati sono falsi. Mentre i due modelli competono tra loro, entrambi migliorano, finché il generatore non impara a produrre risultati che il discriminatore non riesce più a distinguere facilmente dai dati reali.

Pur essendo utilizzate soprattutto per la generazione di immagini e video, le GAN eccellono anche in altri compiti, come il trasferimento di stile (ad esempio, trasformare un'immagine da uno stile artistico a un altro).

Autoencoder variazionali (VAE)

Gli autoencoder variazionali (VAE) sono stati introdotti nel 2013 da Diederik P. Kingma e Max Welling. Si basano su una struttura encoder-decoder, in cui l'encoder comprime un input in una rappresentazione numerica compatta, mentre il decoder impara a ricostruire nuovi campioni a partire da rappresentazioni simili.

I VAE sono stati impiegati in diverse applicazioni di IA, dalla generazione di grandi strutture molecolari alla creazione di nuovi dati a partire da quelli usati per l'addestramento.

IA generativa vs. IA tradizionale

L'IA è un termine che racchiude un'ampia gamma di sistemi con capacità diverse, dai modelli di ML tradizionali ai sistemi di IA generativa oggi tanto diffusi.

Le principali differenze nel funzionamento

La prima differenza fondamentale tra l'IA tradizionale (discriminativa) e l'IA generativa riguarda il loro scopo. I sistemi di IA tradizionali sono di solito progettati per svolgere compiti specifici e discriminativi, come filtrare lo spam, fare previsioni, individuare transazioni fraudolente, riconoscere volti o consigliare prodotti. Questi modelli apprendono schemi dai dati e li usano per collegare gli input a output specifici, come etichette, punteggi o decisioni.

L'IA generativa, al contrario, è pensata per creare nuovi contenuti: testo, immagini, video, musica o codice. Invece di limitarsi a classificare o prevedere un risultato, apprende gli schemi presenti nei dati di addestramento e li usa per generare nuovi output che riprendono la struttura, lo stile o la logica di quei dati.

Quando si usa l’IA generativa

L'IA generativa viene utilizzata per compiti che richiedono la produzione di nuovi contenuti. Che si tratti di un'organizzazione che crea nuove descrizioni di prodotto, trasforma il linguaggio naturale in codice funzionante, realizza contenuti visivi per il marketing o genera dataset sintetici, l'IA generativa è uno strumento utile.

IA agentica vs. IA generativa

Un altro termine sempre più diffuso è IA agentica. Si tratta di un concetto correlato che si basa sui modelli generativi. Mentre l'IA generativa in genere risponde a un prompt, i sistemi di IA agentica sono progettati per perseguire obiettivi attraverso più passaggi. Possono pianificare, usare strumenti, mantenere il contesto ed eseguire sequenze di azioni con un intervento umano diretto minore. La differenza riguarda meno il modello sottostante e più il modo in cui il sistema è strutturato e funziona.

Applicazioni pratiche dell’IA generativa

Le applicazioni dell'IA generativa spaziano in un'ampia gamma di settori e funzioni, dalla produzione creativa alla ricerca scientifica.

Creazione di contenuti

La creazione di contenuti è forse uno degli usi più comuni dell'IA generativa. I modelli basati sul testo possono redigere articoli, report, testi di marketing o documentazione in pochi secondi, mentre modelli come DALL-E possono creare immagini dettagliate e fotorealistiche a partire da un solo prompt. Modelli come Veo di Google possono persino generare video estremamente dettagliati, con fisica ed effetti sonori realistici, tramite un semplice prompt in linguaggio naturale.

Strumenti aziendali e di produttività

Le organizzazioni stanno integrando l'IA generativa nel proprio nucleo digitale per compiti come riassumere documenti lunghi, generare bozze di report, personalizzare le comunicazioni con i clienti e automatizzare le risposte del supporto. Il rapporto AI index 2026 di Stanford afferma che l'adozione dell'IA a livello organizzativo ha raggiunto l'88% tra le organizzazioni intervistate, e che l'IA generativa era impiegata in almeno una funzione aziendale nel 70% dei casi.

Sviluppo software

La generazione di codice è uno dei vantaggi in termini di produttività più evidenti offerti dall'IA generativa. Strumenti come Claude Code e OpenAI Codex traducono descrizioni in linguaggio naturale in codice funzionante in Python, JavaScript, C# e altri linguaggi. Gli sviluppatori possono usare strumenti di IA per scrivere più rapidamente codice ripetitivo, eseguire il debug in modo più efficiente e generare casi di test senza doverlo fare a mano.

Sanità e ricerca

L'IA generativa sta accelerando la scoperta di nuovi farmaci, aiutando i ricercatori a progettare e selezionare candidati molecolari inediti in modo più efficiente. Invece di testare manualmente ogni possibile composto, i ricercatori possono usare i modelli generativi per suggerire molecole con le proprietà desiderate, come la capacità di legarsi a un bersaglio specifico o di evitare determinati effetti tossici.

Gli strumenti di IA generativa più diffusi

Da quando l'IA generativa si è affermata sono comparsi molti strumenti, alcuni più diffusi di altri. Di seguito alcuni tra i più popolari disponibili oggi.

ChatGPT

ChatGPT è l'assistente IA di OpenAI per consumatori e aziende, basato sulla famiglia di LLM transformer GPT. Dal lancio, nel novembre 2022, ha conquistato circa tre quarti del mercato dei chatbot di IA generativa.

Claude

Claude è l'assistente di IA generativa di Anthropic, sviluppato con una forte attenzione alla sicurezza, al ragionamento e alla comprensione di contesti lunghi. È molto usato per attività come scrittura, programmazione, analisi di documenti e flussi di lavoro aziendali basati sull'IA.

Google Gemini

Gemini è l'IA generativa multimodale di Google, progettata per gestire testo, immagini, audio e video all'interno di un unico modello. La sua crescita è stata trainata da una stretta integrazione con l'ecosistema Google e con strumenti come Workspace.

Microsoft Copilot

Copilot è la soluzione IA di Microsoft integrata nella suite 365, inclusi Word, Excel, Outlook e Teams. Ciò che lo distingue è la profondità dell'integrazione aziendale, che gli permette di riassumere una riunione mentre è in corso, preparare appunti per gli incontri in programma, generare intere presentazioni usando i dati contenuti nei documenti interni e molto altro.

DALL-E e Midjourney

DALL-E di OpenAI ha contribuito a diffondere la generazione di immagini a partire dal testo, mentre Midjourney è una piattaforma indipendente di generazione di immagini nota per risultati visivi stilizzati e di alta qualità. Il panorama della generazione di immagini, però, cambia rapidamente: l'attuale documentazione API di OpenAI rimanda ora agli utenti i modelli GPT Image per la generazione di immagini, e alcune implementazioni più datate di DALL-E sono state dismesse o sostituite.

Accanto alle piattaforme di IA più diffuse, stanno emergendo anche strumenti più recenti, orientati alla privacy. Ad esempio, ExpressAI è l'assistente IA di ExpressVPN, pensato per offrire funzionalità di IA generativa con un'attenzione particolare alla riservatezza e alla sicurezza delle interazioni. Dà accesso a diversi modelli di IA, tra cui Gemma 4 31B, un modello multimodale in grado di analizzare testo, immagini e video caricati dall'utente. È disponibile con il piano ExpressVPN Pro e protegge tutte le conversazioni con crittografia ad accesso zero.

Vantaggi dell’IA generativa

L'IA generativa offre numerosi vantaggi, dall'aumento della produttività al supporto nelle attività creative.

Creazione dei contenuti e flussi di lavoro più rapidi

Uno dei vantaggi più evidenti dell'IA generativa è la capacità di velocizzare alcuni flussi di lavoro, in particolare le attività ripetitive o incentrate sul testo. Ad esempio, uno studio pubblicato dal National Bureau of Economic Research degli Stati Uniti ha rilevato che l'accesso a un assistente di IA generativa ha aumentato del 14% la produttività degli operatori del servizio clienti, misurata in base al numero di richieste risolte all'ora. I miglioramenti sono stati particolarmente marcati tra i lavoratori meno esperti, il che suggerisce che l'IA generativa può essere particolarmente utile quando aiuta le persone ad applicare le conoscenze già possedute in modo più rapido o coerente.

Per i team che si occupano di contenuti, questo può tradursi in bozze, riassunti, scalette, brainstorming, revisioni e riutilizzo dei contenuti più veloci. L'effetto, tuttavia, dipende molto dal tipo di attività, dalla qualità dello strumento di IA utilizzato e da quanto controllo umano è previsto nel flusso di lavoro.

Maggiore creatività e ideazione

L'IA generativa rende molto più semplice esplorare nuove idee. Invece di partire da una pagina bianca, scrittori, designer e team di prodotto possono generare in pochi secondi una bozza o una serie di concept visivi e usarli come punto di partenza. Sia le aziende che i singoli possono servirsene per generare prototipi entro vincoli definiti e poi procedere per iterazioni successive.

Generazione e correzione del codice

I modelli di IA generativa possono generare ampie porzioni di codice per snellire il processo di sviluppo software. Possono anche generare i test per lo stesso codice, contribuendo a garantirne il funzionamento in scenari diversi. Sono efficaci anche nella risoluzione dei problemi: gli sviluppatori possono fornire all'IA codice difettoso e chiederle di spiegare dove si trova l'errore.

Disponibilità continua

Un vantaggio degno di nota dei sistemi di IA generativa è la capacità di operare 24 ore su 24 senza stancarsi. Questo aspetto è particolarmente prezioso in contesti che richiedono una disponibilità costante in tempo reale, come ad esempio il supporto clienti.

Sfide e limiti dell’IA generativa

Pur avendo molti vantaggi, l'IA generativa presenta anche una serie di limiti. Molti di questi non sono esclusivi dell'IA generativa: problemi come i bias e la qualità dei dati riguardano il campo del ML nel suo complesso.

Accuratezza e allucinazioni

Un'allucinazione nell'IA generativa si verifica quando un modello genera un contenuto che sembra corretto ma non lo è. Il National Institute of Standards and Technology (NIST) le classifica come "confabulazioni", e derivano dal modo in cui funziona la generazione probabilistica del testo: il modello prevede cosa viene dopo basandosi su schemi ricorrenti, non verifica i fatti confrontandoli con una fonte attendibile.

Bias e problemi di qualità dei dati

I bias nell'IA generativa derivano dai dati su cui il modello è stato addestrato. I dataset raccolti da internet portano inevitabilmente con sé gli stessi squilibri, stereotipi e lacune presenti in quei dati. I modelli di IA generativa possono riprodurre e amplificare questi bias su larga scala, con effetti che vanno dagli strumenti di selezione del personale ai referti medici.

Rischi per la sicurezza

L'IA generativa ha introdotto una nuova superficie d'attacco, sia per le organizzazioni che per i singoli individui.

Il prompt injection, la tecnica con cui gli aggressori inseriscono istruzioni nascoste negli input per alterare il comportamento di un modello, è indicato dall'Open Worldwide Application Security Project (OWASP) come uno dei principali rischi per le applicazioni basate su LLM. I ricercatori, ad esempio, hanno dimostrato che è possibile manipolare il modo in cui un sistema di IA interpreta il contesto, portandolo a identificare erroneamente la fonte o l'intento di un'informazione e a ignorare contenuti dannosi.

Sul fronte del social engineering, il phishing basato sull'IA e le truffe con IA sono più difficili da individuare, perché gli aggressori possono generare messaggi grammaticalmente impeccabili e convincenti nel contesto, eliminando quelli che un tempo erano segnali d’allarme fondamentali per riconoscere un tentativo di phishing. Inoltre, la tecnologia deepfake basata su modelli generativi ha reso le frodi audio e video abbastanza realistiche da ingannare molte persone.

Considerazioni etiche

Le questioni legali ed etiche legate all'IA generativa restano in gran parte irrisolte, e i contenziosi in corso stanno definendo il modo in cui verranno affrontate in futuro. In casi come Getty Images contro Stability AI, i ricorrenti hanno sostenuto che i sistemi di IA violano il copyright, arrivando persino a riprodurre elementi protetti come le filigrane nei propri output.

Altre cause, tra cui Dow Jones & Company, Inc. contro Perplexity AI, Inc., riguardano l'uso di contenuti giornalistici protetti da copyright nei sistemi di IA. Nel loro insieme, questi casi mettono in luce questioni ancora irrisolte su diritto d'autore, fair use e responsabilità degli sviluppatori di IA.

La privacy è un'altra preoccupazione crescente. Poiché questi modelli sono addestrati su enormi dataset raccolti da internet, possono memorizzare e riprodurre involontariamente informazioni personali. Secondo il 2025 Report TrustArc Global Privacy Benchmarks, l'IA si conferma da un anno la principale sfida in materia di privacy per le organizzazioni a livello mondiale.

Infine, ci sono importanti preoccupazioni legate alla perdita di posti di lavoro. L’organizzazione Internazionale del Lavoro stima che, a livello globale, un lavoratore su quattro svolge un ruolo in una certa misura esposto all'IA generativa, pur sottolineando che nella maggior parte dei casi l'apporto umano resta comunque necessario.

Creatività limitata dai dati di addestramento

Sebbene l’IA generativa possa favorire i processi creativi, è importante ricordare che il livello di creatività raggiungibile da un modello generativo dipende dai dati su cui è stato addestrato, ed è improbabile che possa produrre qualcosa che non rientrasse nei suoi parametri di addestramento originari, ovvero qualcosa di davvero originale.

Costi operativi

Addestrare e gestire sistemi di IA generativa può essere costoso. L'istituto di ricerca no-profit Epoch AI ha stimato

che i costi di addestramento dei modelli linguistici più avanzati sono aumentati di circa 3,5 volte all'anno dal 2020. I costi non si fermano dopo l'addestramento. Anche l'inferenza (il processo di esecuzione di un modello per generare output destinati agli utenti) può diventare costosa su larga scala, in particolare per i sistemi che effettuano ripetute chiamate al modello, utilizzano finestre di contesto ampie o si basano su flussi di lavoro agentici. Deloitte ha avvertito che alcune aziende registrano già bollette mensili per l'IA nell'ordine di decine di milioni di dollari.

C'è anche un costo ambientale legato all'energia necessaria per il funzionamento dei data center. Secondo il Pew Research Center, che cita stime dell'International Energy Agency (IEA), nel 2024 i data center statunitensi hanno consumato 183 TWh di elettricità, oltre il 4% del consumo elettrico totale degli Stati Uniti. Pew prevede che questa cifra salirà a 426 TWh entro il 2030, con un aumento del 133%, anche se è difficile stabilire con esattezza quanta parte di questa domanda sia riconducibile specificamente all'IA.

Il futuro dell’IA generativa

Vista la velocità con cui l'IA generativa si sta evolvendo, i prossimi anni potrebbero presentare uno scenario completamente diverso da quello attuale.

Per i singoli utenti, l'IA generativa diventerà probabilmente meno uno strumento a sé stante e più uno strato predefinito all'interno dei software già usati quotidianamente. Le AI Overview di Google Search servono ormai 2 miliardi di utenti al mese, il che significa che una larga parte del mondo interagisce già con l'IA generativa senza averlo scelto esplicitamente. Inoltre, chiunque voglia sviluppare software può ora accedere a diversi ambienti di sviluppo integrato (IDE) basati sull'IA per un percorso di sviluppo più snello.

Per le aziende, l'IA generativa viene sempre più utilizzata per velocizzare il lavoro, automatizzare attività di routine, supportare il servizio clienti, assistere nella scrittura di codice e migliorare la gestione della conoscenza interna. L'impatto, però, non è uniforme: alcune aziende usano l'IA soprattutto per rendere più rapidi i flussi di lavoro esistenti, mentre altre stanno iniziando a ripensare prodotti, servizi o processi fondamentali attorno ad essa. Il sondaggio Deloitte 2026 sull’IA in azienda ha rilevato che i benefici più comunemente riportati riguardano guadagni in produttività ed efficienza, mentre una trasformazione aziendale più profonda resta ancora meno diffusa.

FAQ: Domande frequenti sull’IA generativa