Vocabolario AI 2025-2026: 20 parole che un team deve capire (senza fumo)
Parliamoci chiaro.
In azienda l’AI crea confusione perché si usano le stesse parole per cose diverse.
Questo post mette ordine.
Con definizioni semplici.
E con esempi pratici.
1) Artificial Intelligence (AI)
È il cappello grande.
Tecnologie che fanno “compiti intelligenti”: capire, prevedere, decidere, generare.
Esempio: un sistema che segnala frodi, o che suggerisce prodotti.
2) Machine Learning (ML)
È un pezzo dell’AI.
Modelli che imparano dai dati invece di seguire solo regole scritte a mano.
Esempio: previsione churn clienti.
3) Deep Learning
È un pezzo del ML.
Usa reti neurali “profonde” per problemi complessi.
Esempio: riconoscere difetti su immagini di produzione.
4) Neural Network
È un tipo di modello ispirato (alla lontana) al cervello.
Riconosce schemi in dati, testi, immagini.
Errore comune: pensare che “capisca” come una persona. No. Riconosce pattern.
5) Generative AI
AI che crea contenuti nuovi: testo, immagini, audio, video.
Esempio: bozze di mail, sintesi, concept creativi.
6) Large Language Model (LLM)
Modello generativo specializzato nel linguaggio.
Produce testo e risponde a istruzioni.
Nota: non è “internet dentro”. È un modello addestrato su dati.
7) AI Agent
Un software che usa l’AI per fare azioni, non solo risposte.
Può usare strumenti (calendario, CRM, file).
Esempio: crea una bozza di report e recupera i dati.
8) Agentic AI
È l’idea “più spinta” di agente: pianifica, ragiona a step, esegue.
Rischio tipico: se gli dai troppa autonomia senza guardrail, fa danni o spreca tempo.
9) Chatbot
Interfaccia conversazionale.
Può essere “semplice” (regole) o “smart” (LLM).
Domanda utile: risponde con fonti e policy, o inventa quando non sa?
10) Prompt
È l’istruzione che dai al modello.
Un buon prompt ha: contesto, obiettivo, vincoli, output atteso.
Esempio: “Scrivi 5 opzioni di titolo, tono sobrio, max 50 caratteri”.
11) Fine-tuning
“Rieducare” un modello su dati specifici per farlo rendere meglio in un compito.
Quando serve: stile molto preciso, classificazioni, formati rigidi.
Quando non serve: se ti basta un buon prompt + documenti aziendali.
12) Data Training
È la fase in cui un modello impara dai dati.
Serve qualità, pulizia, governance.
Errore comune: “più dati = meglio” (non sempre).
13) Dataset
Il pacchetto di dati usato per addestrare o testare.
Se il dataset è storto, anche il modello lo sarà.
Esempio: dati clienti solo di una regione → risultati falsati altrove.
14) Model
Il “motore” matematico addestrato.
Dato un input, produce un output.
Esempio: classifica, stima, genera.
15) Automation
Usare software per fare lavori ripetitivi senza mano umana.
Non sempre serve AI.
Esempio: invio fatture, smistamento ticket.
16) Computer Vision
AI che “vede”: interpreta immagini e video.
Esempio: controllo qualità, conteggi, sicurezza.
17) Natural Language Processing (NLP)
AI che lavora sul linguaggio umano.
Classifica testi, estrae info, analizza sentiment, fa ricerca.
Esempio: leggere reclami e capire i temi ricorrenti.
18) Voice AI
AI che ascolta e parla.
Trascrizione, sintesi chiamate, bot vocali.
Esempio: riassunto automatico di call commerciali.
19) Personalization
Adattare contenuti ed esperienze alla persona giusta.
Spesso combina dati + ML + regole.
Esempio: offerte diverse per cluster diversi.
20) AI Ethics
Regole e scelte per usare AI in modo corretto.
Trasparenza, privacy, bias, sicurezza, responsabilità.
Domanda che conta: “Se sbaglia, chi risponde?”
Una griglia rapida per parlarne in riunione
Quando esce una parola “AI”, chiedi 4 cose:
- Obiettivo: cosa deve migliorare? tempo, costi, qualità, rischio
- Dati: quali dati userà, di chi sono, sono puliti, sono leciti
- Rischi: errori, bias, privacy, sicurezza, reputazione
- Misura: come misuriamo il risultato (KPI) e chi fa il controllo
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