Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (AI) è un insieme di tecnologie che permette alle macchine di simulare funzioni cognitive umane, come l’apprendimento e il ragionamento, a una velocità e scala impensabili. Non si tratta di una moda o magia, ma di una fase evolutiva della tecnologia che diventa realtà quando diventa più efficiente o economica del lavoro umano, integrandosi nelle attività quotidiane. Come è successo per l’elettricità o Internet, l’AI è destinata a diventare un’infrastruttura invisibile ma indispensabile.
Oggi, nel 2025, l’AI è presente in diversi ambiti, dai modelli conversazionali come ChatGPT e Gemini, alla visione artificiale, alla mobilità autonoma e all’analisi predittiva. A differenza dei metodi di problem solving tradizionali, che si basano su logiche deterministiche, l’AI usa pattern, correlazioni e probabilità per trovare soluzioni non ovvie. Può analizzare in tempo reale enormi volumi di dati, offrendo soluzioni proattive e individuando schemi nascosti, a differenza dei processi manuali che sono lenti e limitati.
Il mondo del lavoro è già cambiato e le professioni con mansioni ripetitive e cognitive sono a rischio di “svuotamento funzionale”. Tuttavia, l’AI non è un sostituto, ma un alleato che offre vantaggi come l’efficienza operativa, decisioni basate sui dati, innovazione e personalizzazione per le imprese. Le professioni più esposte all’AI sono quelle che implicano un uso intensivo del linguaggio e della gestione delle informazioni, come interpreti, traduttori e addetti al servizio clienti.
Per interagire con l’AI
i prompt (istruzioni date all’AI) sono fondamentali. Esistono diverse tecniche di “prompt engineering” per ottenere risposte efficaci, come la precisione, la contestualizzazione e l’uso di esempi. L’AI può attingere a diverse fonti per rispondere, dal suo archivio interno fino al web per informazioni in tempo reale.
È cruciale ricordare che l’AI non è infallibile. Le risposte possono contenere bias (distorsioni) derivanti da dati di addestramento sbilanciati. Pertanto, è sempre consigliabile verificare le informazioni e mantenere un approccio critico, valutando l’equità, la trasparenza e il potenziale impatto degli errori algoritmici.