Glossario AI.

Sotto la sigla convivono cose lontane fra loro. Il correttore ortografico e il sistema che ti scrive una mail partono da principi diversi. Quando un fornitore dice intelligenza artificiale conviene chiedergli quale tecnica usa e su quali dati l'ha addestrata.

L'etichetta finisce su prodotti che di nuovo hanno poco, perché fa alzare il prezzo. Un preventivo che la ripete senza dire cosa fa il software merita una seconda domanda.

Machine learning · LLM · Agente AI

Mostri al sistema diecimila fatture già classificate e lui impara a classificare l'undicimillesima. Funziona dove esiste uno storico ordinato e il compito si ripete uguale, come la previsione degli ordini o il controllo qualità su una linea.

Conta la qualità dello storico. Se le fatture degli ultimi anni sono state classificate male, il sistema impara l'errore e lo ripete su scala industriale.

Intelligenza artificiale · Addestramento e inferenza · Bias

È il motore dietro ChatGPT, Claude, Gemini e i loro concorrenti. La stessa domanda posta due volte può ricevere due risposte diverse, perché la generazione ha una componente casuale.

Il modello ha una data di taglio della conoscenza e ignora quel che è successo dopo. Per farlo lavorare sui tuoi documenti o su fatti recenti serve collegarlo, con il RAG o con una ricerca.

Token · Finestra di contesto · RAG · Allucinazione

La differenza fra una risposta inservibile e una utilizzabile sta quasi sempre qui. Scrivi una mail al cliente rende molto meno di scrivi sei righe al cliente che ha ricevuto la merce in ritardo, tono formale, e proponi uno sconto sul prossimo ordine.

Quello che scrivi nel prompt esce dall'azienda e arriva sui server del fornitore. Prima di incollarci dentro un contratto o l'anagrafica di un cliente, verifica dove finiscono i dati.

Prompt engineering · Finestra di contesto · Shadow AI

Una pagina fitta vale cinquecento token, un contratto di venti pagine diecimila. Il conto serve per due cose, sapere quanto stai spendendo e sapere se un documento entra nella finestra di contesto del modello.

L'italiano consuma più token dell'inglese a parità di contenuto, intorno a un terzo in più. I preventivi costruiti su cifre americane vanno quindi corretti verso l'alto, e la differenza si sente sui volumi.

Costo per token · Finestra di contesto · LLM

Si misura in token. Con una finestra da 200.000 token ci stanno circa quattrocento pagine, abbastanza per un capitolato intero. Superata la soglia il sistema taglia le parti più vecchie della conversazione, e da lì in poi il modello risponde senza quel pezzo.

L'attenzione del modello cala verso il centro delle conversazioni lunghe, anche quando la finestra è ampia. Le istruzioni che contano vanno ripetute vicino alla domanda.

Token · LLM · Costo per token

L'addestramento di un modello grande costa decine di milioni e lo fanno cinque o sei aziende al mondo. Quello che compra una PMI è quasi sempre inferenza, cioè l'uso di un modello già addestrato, pagato a consumo.

Chi propone di addestrare un modello sui vostri dati quasi sempre intende un'altra cosa, il fine-tuning o il RAG. Vale la pena farsi spiegare quale delle due, perché costi e risultati cambiano molto.

Fine-tuning · RAG · Costo per token

Il modello prevede la parola più probabile invece di consultare un archivio. Quando la risposta gli manca, la produce lo stesso, ben scritta e plausibile.

Nessun modello ne è immune, nemmeno i più recenti. Il rischio cala facendogli leggere i tuoi documenti e facendo controllare da una persona i passaggi che contano.

RAG · Human in the loop · Guardrail

Un agente che smista la posta legge il messaggio, capisce se è un ordine o un reclamo, apre il gestionale, registra la richiesta e risponde al cliente. La differenza rispetto a un chatbot sta negli strumenti che può azionare.

Più cose l'agente può toccare, più danno può fare un suo errore. Si parte da compiti reversibili e si tiene una persona sui passaggi che muovono soldi o scrivono a un cliente.

Chatbot · Human in the loop · Guardrail

Quelli di dieci anni fa seguivano alberi di risposte preconfezionate e si bloccavano appena uscivi dal copione. Quelli costruiti su un LLM reggono le domande formulate male, e collegati ai tuoi documenti rispondono su listino e condizioni di vendita.

Dal 2 agosto 2026 l'AI Act impone che il chatbot dichiari di essere un sistema automatico. Chi lo fa passare per una persona è fuori norma.

Agente AI · RAG · AI Act

Serve per un assistente che conosce il tuo listino e i tuoi contratti. I documenti restano dove sono e le risposte si aggiornano insieme a loro.

La resa dipende da come è tenuto l'archivio. Se in giro ci sono tre versioni dello stesso listino, il sistema ne pesca una a caso.

Embedding · Database vettoriale · Allucinazione · Fine-tuning

Serve quando il modello deve rispondere sempre nello stesso stile o produrre schede prodotto con una struttura rigida. Richiede qualche centinaio di esempi già scritti bene, che qualcuno in azienda deve preparare.

Per far rispondere il modello sui tuoi documenti serve il RAG. Il fine-tuning lavora sulla forma delle risposte, mentre i contenuti restano quelli del modello di partenza. Va rifatto quando esce un modello nuovo.

RAG · Addestramento e inferenza · Prompt engineering

È il meccanismo che permette di cercare per significato al posto della parola esatta. Chi scrive la merce non è arrivata trova la procedura intitolata gestione ritardi di consegna, anche senza una parola in comune.

Gli embedding di un fornitore non sono compatibili con quelli di un altro. Cambiare modello obbliga a ricalcolarli su tutto l'archivio, ed è una delle voci di costo che nei preventivi non compaiono.

Database vettoriale · RAG · Token

È il magazzino di un sistema RAG. I documenti vengono spezzati in brani da poche righe, tradotti in numeri e depositati qui. A ogni domanda l'archivio consegna i cinque o dieci brani più pertinenti, che il modello usa per rispondere.

Contiene una copia dei tuoi documenti, quindi va trattato come il gestionale sul piano della sicurezza e degli accessi. Se ci finiscono dati personali, rientra fra i trattamenti da mettere nel registro.

Embedding · RAG · Dati personali e GDPR

Il lavoro consiste nel dare al modello un ruolo, un esempio di risposta corretta e i limiti da rispettare, poi nel provare su una ventina di casi reali. In azienda le istruzioni buone si scrivono una volta e si riusano, come un modulo.

Un'istruzione tarata su un modello rende diversamente su un altro, e anche sulla versione successiva dello stesso. Conviene tenerle in un posto solo e riprovarle a ogni cambio di fornitore.

Prompt · Fine-tuning · Benchmark

L'AI prepara la risposta al reclamo, il responsabile la legge e la manda. Il guadagno di tempo resta quasi intero, perché rileggere costa molto meno che scrivere da zero, e la responsabilità rimane di una persona con un nome.

Il controllo diventa una firma automatica se chi lo fa non ha tempo o non sa cosa cercare. Va scritto quali punti si verificano, e per gli usi ad alto rischio l'AI Act lo pretende.

Agente AI · Guardrail · AI Act

Con un modello aperto paghi il server e non il consumo, e i dati non escono. Con uno proprietario paghi a token e prendi le prestazioni migliori del momento. Sotto una certa mole di lavoro il conto pende quasi sempre dalla seconda parte.

Aperto non vuol dire senza costi. Un modello grande vuole schede video che costano quanto un macchinario, più qualcuno che le tenga in piedi.

Cloud e on-premise · Costo per token · Benchmark

Il cloud parte in giorni e si paga a consumo. L'on-premise chiede un investimento iniziale e tiene i dati dentro il perimetro aziendale, cosa che pesa quando si lavora su cartelle cliniche o progetti coperti da riservatezza.

Nessuna delle due strade è più conforme dell'altra per legge. Il GDPR chiede garanzie sul trattamento e su dove risiedono i dati, e un fornitore serio con server europei le fornisce per iscritto.

Modello aperto e modello proprietario · Dati personali e GDPR · Latenza

Un token vale circa tre quarti di parola, una pagina fitta ne conta cinquecento. Si paga il testo che invii e anche quello che ricevi.

Per un preventivo serve il consumo di una pratica moltiplicato per le pratiche del mese. Il prezzo di listino del modello, da solo, dice poco.

Token · Modello aperto e modello proprietario · Proof of concept

Il passaggio dall'uso a mano all'uso via API porta il risparmio misurabile. Finché qualcuno copia e incolla nella chat, il guadagno si ferma alla singola persona. Collegando il gestionale, il preventivo si genera da solo appena arriva la richiesta.

La chiave di accesso vale come una password e va tenuta fuori dai fogli condivisi. Chi la ottiene spende sul tuo conto, e i fornitori consigliano di fissare un tetto mensile di spesa.

Costo per token · Agente AI · Proof of concept

Su un chatbot davanti al cliente cinque secondi di attesa fanno chiudere la finestra. Su un lavoro notturno che rielabora tremila schede prodotto la latenza non conta, e conviene scegliere il modello che costa meno.

Ogni pezzo aggiunto allunga i tempi. Un sistema RAG cerca nell'archivio prima di rispondere, un agente incatena più chiamate, e i secondi si sommano lungo tutta la catena.

Cloud e on-premise · Agente AI · Benchmark

Le classifiche pubbliche servono a scremare una rosa di candidati. La prova che decide resta quella fatta in casa, su cinquanta casi tuoi con la risposta giusta già nota, perché il compito di un'azienda somiglia poco a quello di un test.

I punteggi si avvicinano fra un modello e l'altro, e due decimi di differenza non si vedono nel lavoro quotidiano. Pesano di più il prezzo e la resa in italiano.

Proof of concept · Latenza · Modello aperto e modello proprietario

Si prende un processo solo, si fissano sei settimane e si decide in partenza quale numero deve muoversi, per esempio il tempo medio di risposta a un'offerta. Alla scadenza si guarda quel numero e si decide.

Il pilota che nessuno chiude è la forma più comune di spreco. Serve una data e un criterio scritto prima di cominciare, altrimenti la prova si trascina per mesi e finisce archiviata senza una decisione.

Benchmark · API · Costo per token

Le fasce sono quattro: pratiche vietate, alto rischio, obblighi di trasparenza, rischio minimo. Quasi tutti gli usi di una PMI stanno nelle ultime due.

Gli obblighi valgono anche per chi si limita a usare strumenti altrui. Dal 2 agosto 2026 un chatbot deve dichiararsi e i contenuti generati vanno marcati.

Dati personali e GDPR · Guardrail · l'autovalutazione degli obblighi

Un assistente costruito sui documenti aziendali quasi sempre tratta dati personali, perché nei contratti e nelle mail ci sono nomi. Il trattamento va messo nel registro, il fornitore nominato responsabile esterno, e va indicato dove stanno i server.

GDPR e AI Act corrono su binari separati e vanno rispettati entrambi. Il primo guarda i dati delle persone, il secondo il rischio dell'uso, e la conformità a uno non copre l'altro.

AI Act · Uso dei dati per l'addestramento · Cloud e on-premise

I piani gratuiti e quelli personali spesso lo prevedono, i piani aziendali e l'accesso via API di norma lo escludono per contratto. La riga da cercare parla di training o di miglioramento del servizio.

Un preventivo o una formula incollati in una chat personale possono uscire dal controllo dell'azienda. È il motivo per cui conviene dare a tutti uno strumento aziendale prima che si organizzino da soli.

Shadow AI · Dati personali e GDPR · Prompt

Uno strumento che seleziona curriculum e ha imparato da vent'anni di assunzioni sbilanciate continuerà a scartare le stesse persone. Il difetto si vede solo guardando gli esiti a campione, perché il sistema motiva ogni singola scelta in modo convincente.

Selezione del personale e valutazione del merito creditizio stanno fra gli usi ad alto rischio dell'AI Act, con obblighi di verifica e di documentazione. Sono anche i terreni dove un errore diventa una causa.

Machine learning · AI Act · Human in the loop

Succede in ogni azienda dove servirebbe uno strumento che nessuno ha fornito. Le indagini di settore lo trovano in larga parte delle imprese, e chi lo fa di solito lavora meglio degli altri, il che spiega perché non si ferma con una circolare.

Il divieto secco sposta l'uso in luoghi che non vedi. Funziona meglio dare uno strumento aziendale con contratto e regole scritte, e spiegare cosa può essere incollato e cosa no.

Uso dei dati per l'addestramento · Dati personali e GDPR · Guardrail

La truffa che colpisce le imprese passa dalla voce. Il finto amministratore delegato telefona all'ufficio amministrativo e chiede un bonifico urgente e riservato. Bastano pochi secondi di audio pubblico per clonare un timbro riconoscibile.

Riconoscere un falso a orecchio sta diventando impossibile, quindi la difesa è una procedura. Sopra una certa soglia il pagamento si conferma su un canale diverso da quello della richiesta, sempre, anche quando la voce è quella del titolare.

AI Act · Guardrail

Su un chatbot commerciale si impedisce di promettere sconti e di citare i concorrenti. Su un agente si stabilisce quali operazioni può compiere da solo e sopra quale importo deve chiedere.

Nessun filtro regge a chi lo aggira di proposito, e chi ci prova online lo pubblica. I guardrail riducono l'incidente ordinario, mentre per gli usi che espongono l'azienda serve una persona in fondo alla catena.

Human in the loop · Agente AI · Deepfake · AI Act