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Che cos'è l'intelligenza artificiale? 

Ottieni una panoramica dell'intelligenza artificiale (IA) e dei suoi numerosi casi d'uso. Inoltre, scopri come iniziare a creare, distribuire e gestire app basate su intelligenza artificiale usando i servizi di Azure.
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Definizione di IA

L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce a sistemi o modelli informatici progettati per svolgere attività che normalmente richiedono il pensiero umano, ad esempio comprendere il linguaggio, riconoscere schemi, risolvere problemi e prendere decisioni. I sistemi IA tradizionali seguono solo regole fisse, ma i sistemi IA più recenti, come l'IA cognitiva, possono apprendere dai dati e migliorare nel tempo, il che consente loro di diventare più accurati nel gestire nuove situazioni. 

L'IA viene usata in molti dei nostri strumenti di uso quotidiano, inclusi assistenti virtuali, sistemi di raccomandazione e chatbot. 

  • I modelli di IA identificano schemi e relazioni nei dati che possono essere usati per generare nuove previsioni, raccomandazioni e risposte.
  • Le organizzazioni di tutti i settori principali usano già l'IA per incrementare la produttività e favorire l'innovazione nei casi d'uso reali.
  • Guardando al futuro, si prevede che l'IA espanda le opportunità, contribuisca alla crescita economica e favorisca l'innovazione a lungo termine.

Come funziona l’IA

I modelli di IA basati sul trasformatore generativo pre-addestrato (GPT) usano il Machine Learning per analizzare grandi quantità di dati, ad esempio testo, immagini o numeri, identificando schemi e relazioni che possono essere usati per produrre output, come previsioni, raccomandazioni o risposte.

Il processo segue in genere un ciclo semplice:

  1. I dati vengono raccolti e preparati
  2. Il modello viene addestrato a riconoscere gli schemi
  3. I risultati vengono testati e migliorati tramite feedback

A ogni ciclo, il modello di intelligenza artificiale si adatta, diventando più accurato e in grado di gestire nuove situazioni in modo più efficace. Essenzialmente, l'IA funziona apprendendo continuamente dai dati, perfezionandone la comprensione e applicando quanto appreso per offrire risultati migliori nel tempo. 

Esempi di casi d'uso dell'IA

Man mano che le organizzazioni continuano a innovare, l'IA sta diventando uno strumento fondamentale per incrementare la produttività e favorire l'innovazione in tutti i team e settori. Gli esempi seguenti evidenziano alcuni comuni casi d'uso reali:

  • Automazione dei flussi di lavoro lungo tutto lo sviluppo di software: gli sviluppatori stanno già usando soluzioni basate su intelligenza artificiale, come GitHub Copilot, per aiutarli a scrivere codice, testare i software e automatizzare i flussi di lavoro. Di conseguenza, i team di sviluppo hanno più tempo ed energia per concentrarsi sul lavoro di maggior valore.
  • Riepilogo dei documenti: le organizzazioni in tutti i settori usano i GPT per generare brevi riepiloghi da report, trascrizioni delle riunioni ed email. Questo aiuta i colleghi a comprendere le informazioni dettagliate chiave senza dover approfondire materiali lunghi, aumentando così la produttività.
  • Ricerca e analisi per il settore sanitario: in campo medico, i dottori usano LLM multimodali per analizzare rapidamente immagini mediche e dati complessi dei pazienti. Questo consente loro di diagnosticare le malattia in modo più efficiente e di fornire piani di assistenza personalizzati in base al profilo del singolo individuo.
  • Vendita al dettaglio: gli operatori di vendita al dettaglio usano modelli di IA per prevedere la domanda, gestire l'inventario e personalizzare le raccomandazioni per i clienti che fanno acquisti online o nei negozi.
  • Sicurezza avanzata: verificando l'identità tramite caratteristiche facciali uniche, il riconoscimento facciale potenziato dall’IA impedisce l'accesso non autorizzato a dispositivi, strutture protette e dati sensibili. Questo ulteriore livello di protezione riduce il rischio di violazioni e rafforza la postura di sicurezza complessiva.

Tendenze future

Si prevede che il futuro dell'IA sarà trasformativo. Man mano che i servizi e gli strumenti di IA continueranno a evolversi, diventeranno più integrati nella vita quotidiana. L'intelligenza artificiale distribuita come servizio (AIaaS), ad esempio, offre ora a team e organizzazioni di tutti i settori l'accesso alle funzionalità di IA tramite API e servizi cloud, consentendo loro di lavorare in modo più intelligente, risolvere più rapidamente problemi complessi e sbloccare nuovi livelli di creatività e innovazione a un prezzo conveniente.

Fornendo agli esseri umani sistemi più efficienti, reattivi e accessibili, l'IA è pronta a espandere in modo significativo le opportunità per gli individui e la società nel suo complesso, fungendo da partner potente e collaboratore alla crescita economica e all'innovazione a lungo termine. 

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Domande frequenti

  • L'IA viene usata per rendere il lavoro più veloce, intelligente ed efficiente in molti settori,  automatizzando le attività, analizzando grandi quantità di dati e aiutando le persone a prendere decisioni migliori. Può anche essere usata per migliorare le esperienze quotidiane alimentando cose come assistenti virtuali, chatbot e motori di raccomandazione .  
  • Un esempio di IA può essere un assistente virtuale come Siri, a cui può essere richiesto di rispondere a domande ed eseguire attività tramite voce o testo. Un altro esempio è un servizio di raccomandazione, come quelli usati dalle piattaforme di streaming o di acquisto, che può suggerire prodotti o contenuti in base al comportamento e alle preferenze dell’utente. 
  • L'IA è un campo ampio incentrato sui sistemi in grado di analizzare i dati, riconoscere schemi e prendere decisioni. L'IA generativa è un tipo specifico all'interno dell'IA, progettato per produrre nuovi output, ad esempio testo, immagini o codice, in base a quanto appreso.  
  • L'IA apprende studiando grandi quantità di dati e trovando schemi. Fa previsioni o prende decisioni, le confronta con le risposte corrette o con il feedback e si adatta per migliorare nel tempo. L'IA apprende attraverso un ciclo ripetuto: osservare i dati, fare un’ipotesi, ottenere feedback e migliorare con la pratica.