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Il glossario pop dell’Intelligenza Artificiale: significati, contesto e trend

Intelligenza Artificiale
A futuristic neon-lit landscape with glowing AI structures, floating data streams, and holographic elements, evoking a cybernetic future.

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui lavoriamo, comunichiamo e prendiamo decisioni, tanto che ormai è impossibile ignorarne l’impatto. Con la sua diffusione, sono nati e diventati di uso comune diversi termini tecnici, molti dei quali hanno ormai travalicato il mondo degli specialisti per entrare nel linguaggio del business e della cultura digitale. Comprendere questo nuovo vocabolario non è solo utile per chi lavora nel tech, ma anche per chi vuole capire come l’AI stia plasmando il futuro di aziende e professionisti.

Machine Learning e Deep Learning

Il machine learning è uno dei concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e si riferisce alla capacità delle macchine di apprendere dai dati senza essere programmate esplicitamente. Il termine è stato introdotto negli anni ‘50 dal pioniere dell’informatica Arthur Samuel, ma è con l’aumento della potenza computazionale e della disponibilità di dati che ha trovato la sua applicazione su larga scala. All’interno del machine learning, il deep learning rappresenta l’evoluzione più avanzata: modelli basati su reti neurali profonde in grado di elaborare enormi quantità di dati e di riconoscere pattern complessi. È grazie al deep learning che oggi abbiamo sistemi come il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e i modelli generativi come ChatGPT. Negli ultimi anni, le ricerche su questi due termini sono cresciute esponenzialmente, a dimostrazione del loro impatto sempre più pervasivo. (Se vuoi entrare nel dettaglio dei principali algoritmi di Machine Learning leggi questo nostro articolo)

Decision Intelligence

Il concetto di decision intelligence è emerso intorno al 2018 e descrive l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per supportare e ottimizzare il processo decisionale. A differenza delle tradizionali analisi di dati, che forniscono solo informazioni descrittive o predittive, la decision intelligence combina modelli di AI, simulazioni e logiche di business per aiutare aziende e organizzazioni a prendere decisioni più rapide ed efficaci, come in WhAI. Questo approccio è particolarmente utile in settori come la gestione del rischio, il marketing e la supply chain, dove le variabili da considerare sono molteplici e in continua evoluzione. Dal 2020, le ricerche su questo termine sono aumentate del 150%, segno che sempre più realtà stanno adottando strumenti avanzati per trasformare i dati in azioni strategiche. Leggi qui il nostro approfondimento sul tema.

Agentic AI

L’AI sta passando da semplice strumento reattivo a entità autonoma capace di prendere decisioni in modo indipendente, ed è qui che entra in gioco il concetto di agentic AI su cui abbiamo scritto un articolo di approfondimento qui. Comparso nei dibattiti sul futuro dell’AI a partire dal 2021, questo termine indica sistemi intelligenti che non si limitano a rispondere a input esterni, ma che agiscono in base a obiettivi definiti e in maniera proattiva. Queste AI possono analizzare ambienti compless e persino eseguire azioni senza intervento umano. Il crescente interesse per l’automazione proattiva, dalla gestione autonoma di campagne pubblicitarie all’intelligenza artificiale applicata alla robotica, ha portato a un aumento del 200% nelle ricerche su Google legate a questo concetto.

Explainable AI (XAI)

Con l’aumento dell’uso dell’intelligenza artificiale in ambiti critici come la finanza, la sanità e la sicurezza, è diventato essenziale capire come e perché un’AI prende determinate decisioni. Il concetto di explainable AI (XAI) (qui abbiamo approfondito il tema) è nato nel 2016 con il lancio di un progetto del DARPA, il dipartimento di ricerca avanzata della difesa statunitense, con l’obiettivo di sviluppare modelli di intelligenza artificiale trasparenti e interpretabili. L’XAI consente agli utenti di comprendere le logiche che guidano le decisioni di un algoritmo, riducendo il rischio di bias, errori e discriminazioni. Il tema della trasparenza nell’AI è diventato sempre più rilevante, con un aumento delle ricerche su questo concetto del 180% negli ultimi cinque anni.

Natural Language Processing (NLP)

Il natural language processing (NLP) è la disciplina che permette ai computer di comprendere, analizzare e generare il linguaggio umano. Sebbene i primi studi su questo argomento risalgano agli anni ’70, il termine ha guadagnato popolarità con l’avvento dei chatbot e degli assistenti vocali. Oggi, il NLP è alla base di tecnologie come la traduzione automatica, i motori di ricerca semantici e gli strumenti di sintesi vocale. L’interesse per questo settore è esploso con il lancio di modelli avanzati come ChatGPT, Google Bard e Claude AI, facendo crescere le ricerche su NLP del 250% negli ultimi anni.

Slop

Con l’aumento della produzione di contenuti generati dall’AI, il termine slop ha assunto un nuovo significato. Se inizialmente era usato nei forum tecnici per indicare codice inefficiente o dati sporchi, oggi viene sempre più spesso utilizzato per descrivere il fenomeno della sovrapproduzione di contenuti omologati, privi di originalità e di valore reale. Il web è sempre più invaso da testi, immagini e video generati automaticamente, spesso indistinguibili tra loro e realizzati senza alcun approfondimento o contributo creativo. Questo fenomeno sta sollevando interrogativi sulla qualità dell’informazione e sul futuro della creazione di contenuti, con un dibattito aperto su come mantenere un equilibrio tra automazione e valore umano.

Synthetic Data

Uno dei concetti più rilevanti nell’ambito dell’AI è quello dei synthetic data, ovvero dati generati artificialmente per addestrare modelli di intelligenza artificiale. L’uso di dati sintetici è diventato sempre più rilevante negli ultimi anni, soprattutto per affrontare problemi legati alla privacy, alla scarsità di dati reali di qualità e alla necessità di bilanciare dataset per evitare bias. A differenza dei dati raccolti dal mondo reale, i synthetic data possono essere creati per rappresentare scenari specifici, permettendo ai modelli di apprendere senza rischi etici o problemi di conformità alle normative sulla protezione dei dati. Questo approccio sta trovando applicazione in settori come la finanza, la sanità e la guida autonoma, e le ricerche su questo concetto sono cresciute del 170% nell’ultimo anno.

Conclusione

Il vocabolario dell’AI cresce di pari passo con l’evoluzione delle sue applicazioni, e questi termini rappresentano solo una parte della trasformazione in atto. L’AI non è più solo una tecnologia di supporto, ma sta diventando un vero e proprio attore nel mondo del business e della creatività. Se da un lato strumenti come decision intelligence e agentic AI stanno rendendo sempre più autonome le macchine, dall’altro il concetto di slop ci ricorda che non tutto ciò che viene generato dall’AI ha valore. Capire questi concetti significa non solo restare aggiornati, ma anche essere pronti a sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’innovazione.

'Decision Intelligence’ ha visto un +150% di ricerche dal 2020: l’AI non analizza più solo dati, ma guida le decisioni

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