Glossario IA per le PMI svizzere

L'IA porta con sé molti termini tecnici, quasi sempre più semplici di quanto sembri. Qui spieghiamo quelli che sentirete più spesso, in parole chiare e con un esempio dalla realtà delle aziende svizzere.

Agente IA: Un agente IA è un sistema di IA che non si limita a rispondere, ma svolge da solo più passaggi per raggiungere un obiettivo. Può cercare informazioni, usare strumenti come il vostro calendario o il CRM e decidere cosa fare dopo. Un buon agente lavora entro limiti chiari e chiede conferma a una persona prima delle azioni importanti. In pratica: un agente legge la richiesta di un cliente, controlla le scorte nell'ERP, prepara un'offerta e ve la sottopone per l'approvazione.
AI Act dell'UE (regolamento europeo sull'IA): L'AI Act è la legge dell'Unione europea sull'intelligenza artificiale. È in vigore da agosto 2024 e si applica a tappe, con regole che dipendono dal rischio di ogni utilizzo: alcune pratiche sono vietate, gli usi ad alto rischio, come certe decisioni su assunzioni o crediti, devono rispettare requisiti severi e i chatbot devono dichiarare chiaramente che si sta parlando con un'IA. Può valere anche per aziende svizzere che offrono sistemi di IA nell'UE o i cui risultati di IA vi vengono utilizzati. In pratica: un'azienda svizzera il cui assistente online serve anche clienti in Italia dovrebbe indicare chiaramente che si tratta di un assistente IA.
Allucinazione: Si parla di allucinazione quando un modello di IA afferma con sicurezza qualcosa di falso, ad esempio una cifra inventata, un articolo di legge inesistente o un orario sbagliato. Succede perché i modelli linguistici producono il testo più verosimile, non fatti verificati. Il rischio cala molto se il modello può rispondere solo in base ai vostri documenti e deve indicare le fonti. In pratica: un assistente sul sito che può rispondere solo dal listino prezzi e dalle FAQ dell'azienda dirà 'non lo so' invece di inventare un prezzo.
API (interfaccia di programmazione): Un'API è un'interfaccia concordata che permette a due software di scambiarsi dati in modo automatico. Invece di una persona che copia i dati da uno schermo all'altro, un programma interroga direttamente l'altro tramite la sua API. La maggior parte dei software gestionali moderni, e tutti i grandi modelli di IA, offrono un'API. In pratica: il vostro negozio online trasmette ogni nuovo ordine tramite un'API al software di contabilità, senza che nessuno debba digitarlo.
Apprendimento automatico (machine learning): L'apprendimento automatico è la parte dell'IA in cui un software impara regole dagli esempi, invece di essere programmato regola per regola. Gli si mostrano molti casi passati e impara a riconoscere schemi e a fare previsioni per i casi nuovi. È alla base dei filtri antispam, delle previsioni di vendita e del rilevamento delle frodi, ed è anche il modo in cui nascono i modelli linguistici. In pratica: una panetteria stima ogni mattina quante pagnotte sfornare con l'apprendimento automatico, partendo dalle vendite passate e dai dati meteo.
Automazione dei flussi di lavoro: Automazione dei flussi di lavoro significa affidare a un software una sequenza ricorrente di passaggi che prima si facevano a mano, come ricevere, controllare, inoltrare e archiviare. L'automazione classica segue regole fisse, mentre i passaggi con IA gestiscono le parti che richiedono lettura o valutazione. Ogni passaggio viene registrato, così potete sempre vedere cosa è successo e perché. In pratica: ogni candidatura in arrivo riceve una conferma, viene riassunta, archiviata nella cartella giusta e inoltrata al responsabile dell'assunzione, senza interventi manuali.
Chatbot / assistente IA: Un chatbot è un programma che risponde alle domande in una finestra di chat, sul vostro sito, in un'app o negli strumenti interni. I chatbot di una volta seguivano percorsi fissi, mentre gli assistenti IA moderni capiscono il testo libero e rispondono in linguaggio naturale, spesso in più lingue. Un buon assistente risponde solo in base alle vostre informazioni approvate e passa la parola a una persona quando non è sicuro. In pratica: l'assistente sul sito di un garage risponde la sera alle domande su orari e cambio gomme e inserisce l'appuntamento direttamente nel calendario.
Database vettoriale: Un database vettoriale memorizza gli embedding, cioè le serie di numeri che rappresentano il significato dei testi, e trova molto rapidamente quelli più vicini a una domanda. È il motore di ricerca al centro della maggior parte dei sistemi RAG. I vostri documenti restano dove sono, il database vettoriale contiene l'indice consultabile del loro contenuto. In pratica: le 2000 pagine di manuali e procedure di un'azienda sono indicizzate in un database vettoriale, e l'assistente trova il paragrafo giusto in meno di un secondo.
Elaborazione intelligente dei documenti (IDP): L'elaborazione intelligente dei documenti combina l'OCR con l'IA per leggere i documenti, capire di che cosa si tratta ed estrarre i dati necessari. A differenza del semplice OCR, sa se un numero è il totale di una fattura, una data di scadenza o un importo IVA, anche quando ogni fornitore usa un'impaginazione diversa. I campi incerti vengono segnalati per un controllo da parte di una persona. In pratica: le fatture dei fornitori che arrivano in PDF o come scansione cartacea vengono lette, verificate e preparate per la registrazione nel software contabile.
Embedding: Un embedding trasforma un testo in una serie di numeri che ne rappresenta il significato. Testi dal significato simile ottengono numeri simili, anche se usano parole diverse o un'altra lingua. Così un software può cercare per significato invece che per parole chiave esatte. In pratica: la ricerca 'chiudere il mio contratto' trova anche il documento intitolato 'disdetta dell'abbonamento', e pure la sua versione tedesca.
Fine-tuning (addestramento mirato): Il fine-tuning consiste nell'addestrare ulteriormente un modello di IA esistente con esempi propri, perché adotti un certo stile, un formato o un compito specialistico. Si modifica il modello stesso, il che richiede impegno, buoni dati di addestramento e una ripetizione a ogni cambiamento. Per la maggior parte delle PMI è più economico, e più facile da tenere aggiornato, fornire al modello i documenti giusti al momento della domanda (RAG). In pratica: un'azienda addestra un piccolo modello su migliaia di ticket di assistenza già classificati, così smista quelli nuovi esattamente come fa il team.
Finestra di contesto: La finestra di contesto è la quantità di testo che un modello linguistico può considerare in una volta sola, compresi la vostra domanda, i documenti allegati e la sua stessa risposta. Si misura in token. Ciò che resta fuori dalla finestra il modello semplicemente non lo vede, per questo i documenti molto lunghi vanno spesso suddivisi o prima filtrati con una ricerca. In pratica: un incarto di gara di 200 pagine potrebbe non stare in una sola richiesta, quindi il sistema individua prima le sezioni rilevanti e passa al modello solo quelle.
GDPR (RGPD): Il GDPR (regolamento generale sulla protezione dei dati, in italiano RGPD) è la legge dell'Unione europea sulla protezione dei dati, in vigore da maggio 2018. Può valere anche per aziende svizzere, ad esempio quando offrono beni o servizi a persone nell'UE o ne seguono il comportamento online. I suoi principi sono vicini a quelli della LPD svizzera, ma alcuni obblighi sono diversi e le multe possono arrivare a 20 milioni di euro o al 4 per cento del fatturato annuo mondiale. In pratica: un negozio online svizzero che consegna anche in Italia deve verificare i propri strumenti di IA sia rispetto alla LPD sia rispetto al GDPR.
Hosting on-premise o in cloud: On-premise significa che il software e il modello di IA funzionano su server che possedete o controllate, nel vostro ufficio o nel vostro centro dati. Hosting in cloud significa che funzionano nel centro dati di un fornitore e li usate via Internet. Il cloud si avvia più in fretta e non richiede hardware, mentre l'on-premise offre il massimo controllo su dove vanno i dati, ma costa di più da allestire e mantenere. Una via di mezzo è un cloud con sede in Svizzera e un contratto chiaro. In pratica: un ufficio cantonale tiene gli incarti sensibili sui propri server con un modello open-weight, mentre un piccolo negozio usa un servizio cloud svizzero per l'assistente del suo sito.
Human in the loop (controllo umano): Human in the loop significa che una persona verifica e approva il lavoro dell'IA nei punti chiave, prima che succeda qualcosa di importante. L'IA prepara, l'essere umano mantiene la decisione e la responsabilità. È il modo più sicuro per iniziare con l'IA ed è spesso richiesto per i compiti delicati nell'amministrazione pubblica. In pratica: l'IA prepara le risposte alle richieste dei cittadini all'amministrazione comunale, e un collaboratore legge, corregge e invia ognuna di esse.
IA (intelligenza artificiale): L'IA è un software capace di svolgere compiti che finora richiedevano il giudizio umano, come capire un testo, riconoscere un'immagine o rispondere a una domanda. Non pensa come una persona, ma riconosce schemi appresi da grandi quantità di dati. Oggi in azienda l'IA serve soprattutto per il linguaggio: leggere, scrivere, smistare e riassumere. In pratica: una fiduciaria fa leggere all'IA i giustificativi in arrivo e preparare le registrazioni da verificare.
IA generativa: L'IA generativa è un'IA che crea contenuti nuovi, come testi, immagini, audio o codice, invece di limitarsi a smistare o prevedere. Strumenti come ChatGPT ne sono gli esempi più noti. I risultati sono spesso ottimi, ma nascono da calcoli di probabilità, perciò fatti e cifre vanno verificati prima dell'uso. In pratica: una falegnameria fa redigere all'IA generativa le lettere di accompagnamento delle offerte in italiano e tedesco, che il titolare rilegge prima dell'invio.
Integrazione: Un'integrazione collega due o più software in modo che i dati passino automaticamente dall'uno all'altro. Evita doppie registrazioni e copia-incolla tra strumenti come CRM, ERP, negozio online, e-mail e fogli di calcolo. Le integrazioni si basano di solito sulle API, ed è spesso lì che l'IA fa risparmiare più tempo. In pratica: quando arriva una richiesta per e-mail, l'integrazione crea il contatto nel CRM, allega i documenti e avvisa la persona giusta.
LPD (legge federale sulla protezione dei dati): La LPD è la legge federale riveduta sulla protezione dei dati, in vigore dal 1° settembre 2023. Si applica alle aziende private e agli organi federali che trattano dati personali, mentre le amministrazioni cantonali e comunali sottostanno alle leggi cantonali sulla protezione dei dati. Richiede tra l'altro trasparenza verso le persone interessate, una sicurezza dei dati adeguata e prudenza quando i dati personali vengono comunicati all'estero, e le violazioni gravi vanno notificate all'Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT). In pratica: prima di affidare le e-mail dei clienti a un servizio di IA, una PMI verifica dove vengono trattati i dati e lo indica nella sua informativa sulla protezione dei dati.
Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM): Un modello linguistico di grandi dimensioni è un modello di IA addestrato su enormi quantità di testo, che gli permettono di capire e scrivere il linguaggio. È il motore di strumenti come ChatGPT, Claude, Gemini o Mistral. Un LLM è molto bravo a leggere, riassumere, tradurre e redigere, ma da solo non conosce i dati della vostra azienda. In pratica: un LLM riassume in una pagina, in italiano e in tedesco, un documento di consultazione di 30 pagine per il Municipio.
Modello open-weight (a pesi aperti): Un modello open-weight è un modello di IA i cui parametri addestrati, i cosiddetti pesi, sono pubblicati, così chiunque può scaricarlo e farlo funzionare sul proprio hardware. Ne sono esempi i modelli di Mistral, Meta (Llama) e Qwen. Non sempre sono completamente open source, perché dati di addestramento e condizioni di licenza variano. Il vantaggio principale è che i dati non devono mai lasciare la vostra infrastruttura. In pratica: uno studio legale fa funzionare un modello open-weight su un server nel proprio ufficio, così gli incarti dei clienti non vengono mai inviati a un fornitore esterno.
OCR (riconoscimento ottico dei caratteri): L'OCR trasforma immagini di testo, come scansioni, foto o PDF composti solo da immagini, in testo che un computer può cercare e modificare. L'OCR classico riconosce le lettere, ma non capisce cosa significano. L'OCR moderno gestisce anche la scrittura a mano e le scansioni di scarsa qualità molto meglio di qualche anno fa. In pratica: decenni di licenze edilizie scansionate nell'archivio comunale diventano ricercabili per indirizzo o numero di particella.
Prompt: Un prompt è l'istruzione o la domanda che date a un modello di IA. Più il prompt è chiaro, con contesto, formato desiderato ed esempi, migliore e più coerente è la risposta. Negli strumenti aziendali la maggior parte dei prompt viene scritta una volta dallo sviluppatore e funziona in background, quindi i collaboratori non devono scriverli ogni volta. In pratica: il prompt dietro un assistente e-mail stabilisce il tono da usare, le lingue in cui rispondere e quando inoltrare un messaggio a una persona.
RAG (generazione aumentata dal recupero): La RAG è un metodo in cui l'IA cerca prima i passaggi pertinenti nei vostri documenti e poi scrive la risposta basandosi su di essi. Così il modello può rispondere a domande sulla vostra azienda senza essere riaddestrato e può indicare quali fonti ha usato. Quando un documento cambia, cambiano anche le risposte, non appena la nuova versione è indicizzata. In pratica: un collaboratore chiede 'Quanti giorni di vacanza hanno gli apprendisti?' e l'assistente risponde in base al regolamento del personale in vigore, con un link alla pagina esatta.
RPA (automazione robotica dei processi): La RPA è un software che imita una persona che clicca da una schermata all'altra: apre programmi, copia valori, compila moduli e preme pulsanti, seguendo regole fisse. È utile per vecchi sistemi senza API. Poiché dipende dall'esatta disposizione delle schermate, può smettere di funzionare dopo un aggiornamento del programma e non sa gestire i casi non previsti. Abbinata all'IA, può trattare anche dati meno strutturati. In pratica: ogni sera un robot RPA trasferisce le richieste di vacanza approvate da un modulo e-mail a un vecchio sistema HR privo di interfaccia.
Token: Un token è la piccola unità di testo che un modello linguistico legge e scrive, di solito una parola o una parte di parola. In inglese 100 token corrispondono a circa 75 parole, mentre italiano, tedesco e francese ne richiedono spesso un po' di più. I token contano perché i fornitori di IA fatturano per token e la finestra di contesto si misura in token. In pratica: riassumere un contratto di 10 pagine costa pochi centesimi, ma migliaia di documenti al mese si sommano, quindi conviene stimare i costi in anticipo.