IA Generativa Aziendale: 11 Casi d'Uso e Migliori Pratiche

L'IA generativa (GenAI) offre nuove opportunità per le imprese rispetto alle aziende di medie dimensioni o alle startup, tra cui:

• Casi d'uso dell'IA generativa aziendale.
• L'opportunità di costruire i modelli della tua azienda senza esporre dati privati a 3rd parti.

Tuttavia, l'IA generativa comporta sfide specifiche per le grandi organizzazioni. Ad esempio:

• Il 36% delle imprese cita preoccupazioni sull'esposizione dei dati proprietari quando utilizza LLM commerciali.¹
• La GenAI accelererà anche nuovi servizi e soluzioni, consentendo ai concorrenti di entrare nei mercati più velocemente e conquistare quote.
• L'automazione basata su modelli generativi può migliorare l'esperienza del cliente o ridurre i costi, ma può anche introdurre rischi operativi e reputazionali attraverso distorsioni dell'IA o allucinazioni.

Esplora i nostri casi d'uso pratici di IA aziendale per scoprire come le grandi aziende possono costruire, distribuire e governare efficacemente i propri modelli di IA generativa.

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa aziendale

Il web è pieno di casi d'uso B2C come scrivere email con il supporto dell'IA generativa che non richiedono un'integrazione profonda o modelli specializzati. Tuttavia, il valore aziendale dell'IA generativa deriva dalle applicazioni di IA aziendale elencate di seguito:

Casi d'uso comuni

Enterprise Knowledge Management (EKM): Mentre le PMI e le aziende di medie dimensioni non hanno difficoltà a organizzare i loro dati limitati, le aziende Fortune 500 o Global Forbes 2000 necessitano di strumenti di gestione della conoscenza aziendale per numerosi casi d'uso. L'IA generativa può aiutarle. Le applicazioni includono:

1. Estrazione di insight tramite l'etichettatura di dati non strutturati come i documenti.
2. Riassunto di dati non strutturati.
3. Ricerca aziendale che va oltre la ricerca per parole chiave, tenendo conto delle relazioni tra le parole.

Parte della ricerca aziendale include rispondere alle domande dei dipendenti su:

4. Pratiche aziendali (ad es. politiche HR)
5. Dati aziendali interni come le previsioni di vendita
6. Una combinazione di dati interni ed esterni. Ad esempio: in che modo le potenziali future sanzioni mirate alle vendite di sistemi MLOps al nostro 3rd mercato geografico più grande influenzerebbero le nostre prestazioni aziendali?

Le organizzazioni più grandi servono clienti globali e la capacità di traduzione automatica degli LLM è preziosa in casi d'uso come:

7. Localizzazione di siti web
8. Creazione di documentazione come manuali tecnici su larga scala per tutte le aree geografiche
9. Servizio clienti multilingue
10. Monitoraggio dei social media rivolto a un pubblico globale
11. Analisi del sentiment multilingue

Applicazioni specifiche per settore

La maggior parte del valore aziendale probabilmente deriverà dall'uso delle tecnologie di IA generativa per l'innovazione nei settori specifici delle aziende: ciò potrebbe avvenire sotto forma di nuovi prodotti e servizi o nuovi modi di lavorare (ad es. miglioramento dei processi con la GenAI). Gli elenchi di applicazioni di IA generativa riportati di seguito possono servire come punti di partenza:

• GenAI per i servizi finanziari
• IA generativa per l'istruzione
• IA generativa per la moda
• IA generativa per la sanità

Come dovrebbero le imprese sfruttare l'IA generativa?

Abbiamo tracciato un percorso dettagliato per le aziende per sfruttare l'IA generativa. Sebbene la maggior parte delle aziende potrebbe non aver bisogno di costruire i propri modelli, ci si aspetta che la maggior parte delle grandi imprese (cioè Forbes Global 2000) costruisca o ottimizzi uno o più modelli di IA generativa specifici per le proprie esigenze aziendali entro i prossimi anni. Il fine-tuning può consentire alle aziende di raggiungere questi obiettivi:

• Ottenere una maggiore accuratezza personalizzando l'output del modello in dettaglio per il proprio dominio
• Risparmiare sui costi. I modelli personalizzabili con licenze che ne consentono l'uso commerciale sono stati misurati come quasi accurati quanto i modelli proprietari a un costo significativamente inferiore.²
• Ridurre la superficie d'attacco per i loro dati riservati

Aziende come Bloomberg stanno generando prestazioni di livello mondiale costruendo i propri strumenti di IA generativa sfruttando i dati interni. ³

Quali sono le linee guida per i modelli di IA aziendale?

Come minimo, un modello di IA generativa aziendale dovrebbe essere:

Affidabile

Coerente

La maggior parte degli attuali LLM può fornire output diversi per lo stesso input. Ciò limita la riproducibilità dei test, il che può portare al rilascio di modelli non sufficientemente testati.

Controllato

Le imprese dovrebbero ospitare o integrare l'IA generativa in ambienti in cui possono gestire la sicurezza e la conformità a un livello granulare (ad esempio, istanze on-premises o cloud dedicate). L'alternativa è utilizzare interfacce di chat online o API come le API degli LLM di OpenAI.

Lo svantaggio di affidarsi alle API è che l'utente potrebbe dover esporre dati proprietari riservati al proprietario dell'API. Ciò aumenta la superficie d'attacco per i dati proprietari. Leader globali come Amazon e Samsung hanno subito fughe di dati di documenti interni e prezioso codice sorgente quando i loro dipendenti hanno utilizzato ChatGPT.^{4 5}

Da allora, le offerte aziendali sono maturate in modo significativo:

• OpenAI Enterprise (2023) e, successivamente, il ChatGPT Team (2024) hanno introdotto la conservazione zero dei dati, la conformità SOC 2, l'integrazione SSO/SAML e i controlli amministrativi.⁶
• I principali fornitori (ad esempio Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) ora pubblicizzano l'opt-out dei dati dei clienti, il che significa che i prompt e gli output degli utenti non vengono utilizzati per l'addestramento del modello.
• I fornitori hanno anche iniziato ad allinearsi ai requisiti dell'EU IA Act (2024), che enfatizzano i principi dell'IA responsabile come trasparenza, verificabilità e gestione del rischio nei sistemi di IA ad alto rischio.

Nonostante questi progressi, permangono rischi residui quando si fa affidamento su sistemi cloud di terze parti:

• Utenti interni malintenzionati o fornitori compromessi potrebbero ancora accedere ai dati aziendali.
• Configurazioni errate delle API possono esporre flussi di dati sensibili.
• La mancanza di spiegabilità negli LLM continua a mettere alla prova i team di conformità.

Per i settori altamente regolamentati, l'auto-hosting o la distribuzione privata di modelli di fondazione (tramite modelli a pesi aperti come LLaMA-4, Mistral o Granite) rimane l'approccio più sicuro, sebbene a costi operativi più elevati.

Spiegabile

Sfortunatamente, la maggior parte dei modelli di IA generativa non è in grado di spiegare perché fornisce determinati output. Ciò limita il loro utilizzo poiché gli utenti aziendali che desiderano basare importanti processi decisionali su assistenti basati sull'IA vorrebbero conoscere i dati che hanno guidato tali decisioni. L'XAI per gli LLM è ancora un'area di ricerca.

Affidabile

L'allucinazione (cioè l'invenzione di falsità) è una caratteristica degli LLM ed è improbabile che venga completamente risolta. I sistemi di IA generativa aziendali richiedono i processi e le protezioni necessarie per garantire che le allucinazioni dannose siano ridotte al minimo, rilevate o identificate dagli esseri umani prima che possano danneggiare le operazioni aziendali.

Le imprese si affidano sempre più a pipeline di generazione aumentata da recupero (RAG) per ridurre le allucinazioni ancorando i modelli a dati affidabili. Tuttavia, rimangono sfide nell'infrastruttura, nell'archiviazione e nella sicurezza, rendendo il RAG un requisito aziendale a lungo termine.⁷

Sicuro

I modelli a livello aziendale possono avere interfacce per utenti esterni. I malintenzionati possono utilizzare tecniche come il prompt injection per indurre il modello a eseguire azioni non previste o a condividere dati riservati.

Etico

Addestrato eticamente

Il modello dovrebbe essere addestrato su dati provenienti da fonti etiche, in cui la Proprietà Intellettuale (IP) appartiene all'impresa o al suo fornitore e i dati personali sono utilizzati con il consenso.

1. I problemi di IP dell'IA generativa, come i dati di addestramento che includono contenuti protetti da copyright in cui il copyright non appartiene al proprietario del modello, possono portare a modelli inutilizzabili e procedimenti legali.
2. L'uso di informazioni personali nell'addestramento dei modelli può portare a problemi di conformità. Ad esempio, il ChatGPT di OpenAI ha dovuto divulgare le sue politiche di raccolta dati e consentire agli utenti di rimuovere i propri dati a seguito delle preoccupazioni dell'Autorità Garante per la protezione dei dati personali.⁸

Leggi i problemi e le soluzioni relativi al copyright dell'IA generativa per saperne di più.

Equo

Per le imprese, i modelli non equi possono causare diversi rischi:

• Rischio normativo: I sistemi di IA utilizzati nelle assunzioni, nei prestiti, nelle assicurazioni o nella sanità possono violare le leggi antidiscriminazione se producono risultati distorti.
• Rischio operativo: Gli output distorti possono degradare la qualità delle decisioni, come raccomandare candidati non idonei o classificare erroneamente i segmenti di clientela.
• Rischio reputazionale: L'esposizione pubblica di comportamenti distorti dell'IA può danneggiare la fiducia nel marchio e le relazioni con i clienti.
• Limitazioni di mercato: I modelli addestrati principalmente su una geografia, una lingua o un gruppo demografico possono avere prestazioni scadenti nei mercati globali.

Come le imprese affrontano l'equità

Le imprese affrontano l'equità nell'IA attraverso una combinazione di pratiche di governance e salvaguardie tecniche:

• Curano set di dati di addestramento diversificati e rappresentativi e rimuovono attributi sensibili o variabili proxy che potrebbero introdurre distorsioni.
• I modelli vengono valutati utilizzando metriche di equità (ad esempio, parità demografica o pari opportunità) e testati su casi limite per identificare potenziali disparità.
• Le organizzazioni incorporano anche la supervisione umana, come la convalida human-in-the-loop per decisioni ad alto impatto e comitati di revisione etica dell'IA.
• Le imprese monitorano continuamente gli output del modello in produzione per rilevare modelli distorti e riaddestrano i modelli non appena diventano disponibili dati nuovi o più bilanciati.

Concesso in licenza

L'impresa deve disporre di una licenza commerciale per utilizzare il modello. Ad esempio, l'utilizzo di modelli come LLaMa di Meta è soggetto a licenze non commerciali che ne impediscono l'uso legale nella maggior parte dei casi d'uso in un'impresa a scopo di lucro. Anche i modelli con licenze permissive come Vicuna, costruiti su LLaMa, finiscono per avere licenze non commerciali poiché sfruttano il modello LLaMa.^{9 10}

Sostenibile

Addestrare modelli di IA generativa da zero è costoso e ad alta intensità energetica, contribuendo alle emissioni di carbonio. I leader aziendali dovrebbero essere consapevoli del costo totale della tecnologia di IA generativa e identificare modi per minimizzarne i costi ecologici e finanziari.

Le imprese possono aspirare alla maggior parte di queste linee guida ed esse esistono su un continuum, ad eccezione delle questioni di licenza, preoccupazioni etiche e controllo.

• È chiaro come ottenere una licenza corretta ed evitare preoccupazioni etiche, ma si tratta di obiettivi difficili da raggiungere
• Raggiungere il controllo richiede che le aziende costruiscano i propri modelli di fondazione, tuttavia la maggior parte delle imprese non ha le idee chiare su come raggiungere questo obiettivo

Come possono le imprese costruire modelli di fondazione?

Esistono 2 approcci per costruire l'infrastruttura LLM della tua azienda in un ambiente controllato.

1- Costruisci il Tuo Modello (BYOM)

Questo approccio consente prestazioni di livello mondiale con un costo di pochi milioni di $, inclusi i costi di calcolo (1.3M ore GPU su GPU A100 da 40GB nel caso di BloombergGPT) e del team di data science.¹¹

Il BYOM è perseguito principalmente da imprese in settori altamente regolamentati (ad esempio, finanza, sanità, difesa) dove la sensibilità dei dati e i requisiti di conformità superano i costi. Alcune aziende seguono un approccio ibrido addestrando modelli più piccoli specifici per dominio, sfruttando al contempo modelli di fondazione esterni per il ragionamento di uso generale.

2- Migliorare un modello esistente

La maggior parte delle imprese adotta questo approccio per la sua efficienza in termini di costi e flessibilità. Sono disponibili diversi metodi:

2.1- Fine-tuning

È una tecnica di apprendimento automatico più economica per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) pre-addestrati utilizzando set di dati selezionati.

Il fine-tuning delle istruzioni veniva precedentemente eseguito con grandi set di dati, ma ora può essere realizzato con un piccolo set di dati (ad esempio, 1.000 prompt e risposte curati nel caso di LIMA).¹² L'importanza di un solido approccio alla raccolta dei dati che ottimizzi la qualità e la quantità dei dati è evidenziata nei primi esperimenti commerciali di fine-tuning degli LLM.¹³

I costi di calcolo negli articoli di ricerca sono stati pari a soli 100 dollari, ottenendo prestazioni vicine a quelle di livello mondiale.¹⁴

Il fine-tuning dei modelli è un dominio emergente con nuovi approcci come l'Inference-Time Intervention (ITI), un approccio per ridurre le allucinazioni del modello, che vengono pubblicati ogni settimana.¹⁵

2.2- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Un modello sottoposto a fine-tuning può essere ulteriormente migliorato mediante la valutazione human-in-the-loop. ^{16 17}

2.3- Retrieval augmented generation (RAG)

Il RAG consente alle aziende di passare informazioni cruciali ai modelli durante la fase di generazione. I modelli possono utilizzare queste informazioni per produrre risposte più accurate.

Framework contemporanei come LangChain e LlamaIndex facilitano l'integrazione sicura di dati aziendali strutturati e non strutturati. I metodi avanzati di RAG ora includono il recupero multi-hop e l'integrazione della ricerca in tempo reale, migliorando ulteriormente l'affidabilità e l'accuratezza fattuale.

Le imprese si stanno orientando verso l'auto-grounding, in cui i modelli si collegano automaticamente a fonti di dati in tempo reale per mantenere aggiornati gli output. I fornitori di cloud come Azure ora inquadrano il RAG come l'architettura principale per copiloti, sistemi di conoscenza e app per i clienti, dando priorità a scalabilità e sicurezza.¹⁸

Dati gli elevati costi del BYOM, raccomandiamo alle aziende di utilizzare inizialmente versioni ottimizzate di modelli esistenti. L'ottimizzazione dei modelli linguistici è un dominio emergente con nuovi approcci sviluppati su base settimanale. Pertanto, le aziende dovrebbero essere aperte alla sperimentazione e pronte a cambiare approccio.

Migliori modelli di fondazione convenienti per le imprese

Le piattaforme di apprendimento automatico hanno rilasciato modelli di fondazione con licenze commerciali basandosi principalmente sul testo di internet come fonte di dati primaria. Questi modelli possono essere utilizzati come modelli di base per costruire modelli linguistici di grandi dimensioni aziendali:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 è l'ultimo modello di frontiera di OpenAI progettato per lavori di conoscenza professionali e complessi. Le capacità includono:

• Ragionamento avanzato e lavoro di conoscenza: Produce output di alta qualità per attività come report, fogli di calcolo, presentazioni e analisi in molti domini professionali.
• Capacità di codifica: Integra i punti di forza nella codifica di GPT-5.3-Codex, consentendo la generazione di codice di qualità di produzione e modifiche software multi-file.
• Flussi di lavoro agentici e uso di strumenti: Può cercare e selezionare strumenti, automatizzare flussi di lavoro in più fasi ed eseguire attività lunghe in modo più affidabile.
• Capacità nativa di utilizzo del computer: Gli agenti possono interagire con il software utilizzando screenshot, azioni mouse/tastiera o codice di automazione per completare attività su app e siti web.
• Ampia finestra di contesto: Supporta fino a 1 milione di token, consentendo l'analisi di codebase di grandi dimensioni, documenti lunghi o flussi di lavoro estesi in un unico prompt.

GPT-5.4 mostra forti miglioramenti in diversi benchmark. Raggiunge l'83% di vittorie/pareggi su GDPval per attività di knowledge-work (in aumento rispetto al 70,9% di GPT-5.2). Nell'ingegneria del software, ottiene un punteggio del 57,7% su SWE-Bench Pro, indicando solide prestazioni di codifica. Per le attività di utilizzo del computer, raggiunge il 75% su OSWorld-Verified, superando il basale umano del 72,4%.

Si comporta bene anche nella ricerca web con l'82,7% su BrowseComp.

Inoltre, le risposte di GPT-5.4 hanno il 33% in meno di probabilità di essere false e il 18% in meno di probabilità di contenere errori rispetto a GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex è il modello di codifica agentico di OpenAI, che combina le capacità avanzate di ingegneria del software di GPT-5.2-Codex con il ragionamento più ampio e la conoscenza professionale di GPT-5.2.

Il modello gestisce flussi di lavoro di sviluppo complessi, come ricerca, uso di strumenti in più fasi e attività di codifica di lunga durata, su codebase di grandi dimensioni.

Figura 1: Un esempio di prompt per la generazione di diapositive utilizzando GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 di DeepSeek è un modello MoE (~671B, con licenza MIT) con forti prestazioni di ragionamento e codifica ed è open-source da marzo 2025. ²¹

DeepSeek-V3.1 di DeepSeek (Ago 2025) estende le capacità di contesto lungo con un tokenizer aggiornato e pesi aperti. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) è un modello linguistico di grandi dimensioni di frontiera progettato per ragionamento complesso, codifica e compiti multimodali, in grado di elaborare informazioni attraverso testo, immagini, audio, video, codice e documenti.

In diversi benchmark, Gemini Pro dimostra ottime prestazioni in attività di ragionamento, codifica e multimodali. Raggiunge il 77,1% su ARC-AGI-2 per il ragionamento astratto e il 94,3% su GPQA Diamond per domande scientifiche a livello universitario. In Humanity's Last Exam, che misura il ragionamento accademico, ottiene un punteggio del 44,4% senza strumenti.

Per la codifica e l'ingegneria del software, il modello raggiunge il 68,5% su Terminal-Bench 2.0 e l'80,6% su SWE-Bench Verified. Si comporta bene anche nei benchmark di conoscenza e multimodali, ottenendo il 92,6% su MMMLU (conoscenza multilingue) e circa l'80,5% su MMMU-Pro (ragionamento multimodale).²³

Meta LLaMA

LaMA 4 di Meta è rilasciato come LLaMA 4 Maverick, Scout e un'anteprima di Behemoth. Questi modelli sono nativamente multimodali (testo e visione), supportano finestre di contesto fino a 10 milioni di token e rimangono ottimizzati per l'efficienza. ²⁴

Llama 3 di Meta era il modello precedente con una licenza per uso commerciale con alcune limitazioni per le grandi aziende. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B è l'ultimo modello a pesi aperti sviluppato dalla startup europea di IA generativa Mistral. Con la sua licenza permissiva (ovvero Apache 2.0) che consente l'uso commerciale senza restrizioni specifiche per le grandi aziende, può essere interessante per tutte le imprese.²⁶ Mistral fornisce anche modelli come Mistral Large, ma quel modello ha una licenza più restrittiva.²⁷

Recentemente, Mistral ha ampliato la sua gamma per includere modelli come Mistral Large 3; modelli più piccoli come Mistral Small e Medium; modelli di codifica specializzati come Codestral e Devstral; e modelli audio come Voxtral Transcribe 2, che fornisce funzionalità di trascrizione vocale in batch e in tempo reale.²⁸

IBM

I modelli Granite di IBM sono ad alte prestazioni secondo i benchmark di generazione del codice e sono disponibili con la licenza permissiva Apache 2.0.²⁹

L'ecosistema Granite si è anche ampliato per includere modelli vocali, come Granite-4.0-1B-Speech, che supportano il riconoscimento vocale e la traduzione multilingue.³⁰

Databricks

DBRX è un modello a pesi aperti sviluppato dalla piattaforma dati Databricks. Viene fornito con una licenza commerciale con limitazioni simili a quelle dei modelli di Meta. Le limitazioni si applicano alle aziende che servono più di 700M di utenti attivi. ³¹

Grok

Grok-4 di xAI è stato rilasciato a luglio 2025 con uso nativo di strumenti, integrazione della ricerca in tempo reale e una variante "Heavy" per il ragionamento avanzato. Grok 4.1 è stato distribuito a novembre 2025, migliorando il ragionamento, la coerenza, la personalità/sfumatura emotiva e riducendo le allucinazioni rispetto a Grok 4.³²

xAI ha recentemente introdotto Grok 4.20 Beta, che aggiunge funzionalità multi-agente, consentendo l'esecuzione coordinata di attività tra più agenti specializzati. Nel frattempo, è stato riferito che Grok 5 è in fase di addestramento, suggerendo che sono in fase di sviluppo ulteriori progressi nel ragionamento e nelle capacità agentiche.³³

Esplora i benchmark aggiornati e i dettagli sui prezzi dei modelli di fondazione per le applicazioni di IA generativa aziendale:

Qual è il giusto stack tecnologico per costruire modelli linguistici di grandi dimensioni?

L'IA generativa è una tecnologia di intelligenza artificiale e le grandi aziende hanno costruito soluzioni di IA nell'ultimo decennio. L'esperienza ha dimostrato che l'utilizzo di piattaforme di Machine Learning Operations (MLOps) accelera notevolmente gli sforzi di sviluppo dei modelli.

Oltre alle loro piattaforme MLOps, le organizzazioni aziendali possono fare affidamento su un elenco crescente di strumenti e framework per le operazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMOps) come Langchain, Semantic Kernel o watsonx.ai per personalizzare e costruire i loro modelli, e strumenti di gestione del rischio IA come Nemo Guardrails.

Agli albori delle nuove tecnologie, raccomandiamo ai dirigenti di dare priorità alle piattaforme aperte per costruire sistemi a prova di futuro. Nelle tecnologie emergenti, il vendor lock-in è un rischio importante. Le aziende possono rimanere bloccate con sistemi obsoleti man mano che si verificano cambiamenti tecnologici rapidi e radicali.

Infine, l'infrastruttura dati di un'azienda è tra le tecnologie sottostanti più importanti per l'IA generativa:

1. Grandi quantità di dati interni devono essere organizzate, formattate.
2. Gli sforzi per la qualità e l'osservabilità dei dati dovrebbero garantire che le aziende abbiano accesso a set di dati di alta qualità, unici e facilmente utilizzabili con metadati chiari.
3. Le capacità di dati sintetici potrebbero essere necessarie per l'addestramento del modello

Come valutare le prestazioni dei modelli di grandi dimensioni?

Senza una misurazione dell'efficacia, il valore degli sforzi di IA generativa non può essere quantificato. Tuttavia, la valutazione degli LLM è un problema difficile a causa di problemi nei set di dati di benchmark, dei benchmark che si insinuano nei dati di addestramento, dell'incoerenza delle revisioni umane e di altri fattori.

Raccomandiamo un approccio iterativo che aumenti l'investimento nella valutazione man mano che i modelli si avvicinano all'uso in produzione:

• Utilizzare i punteggi dei test benchmark per preparare liste ristrette. Questo è disponibile pubblicamente per un gran numero di modelli open source.^{34 35}
• Affidarsi ai punteggi Elo utilizzati per classificare i giocatori nei giochi a somma zero come gli scacchi, confrontare i modelli da selezionare. Se ci sono modelli con prestazioni più elevate che non sono disponibili per l'uso (ad esempio a causa di problemi di licenza o sicurezza dei dati), possono essere utilizzati per confrontare le risposte di diversi modelli. ³⁶
  • Se tali modelli non sono disponibili, gli esperti di dominio possono confrontare l'accuratezza di diversi modelli.

Quali sono le alternative al controllo dei modelli?

Le organizzazioni aziendali possono sfruttare modelli pre-addestrati e sottoposti a fine-tuning di giganti tecnologici o aziende di IA (ad esempio OpenAI) nei casi in cui si trovano in una di queste situazioni:

• Sperimentare con dati che non includono informazioni sensibili per dimostrare un'ipotesi
• Non preoccuparsi di aumentare la superficie d'attacco dei dati di input
• Avere la certezza che i loro input non saranno intercettati da 3rd parti o archiviati
• Avere la certezza che anche se i loro input vengono archiviati, lo sono per un tempo limitato e non verranno divulgati durante l'archiviazione

In tali casi, i team tecnologici possono utilizzare le API per accedere ai modelli a costi accessibili per chiamata API. Possono utilizzare questi approcci:

• Zero-shot learning, chiamato anche prompt engineering, comporta la strutturazione del prompt per contribuire a migliorare l'output dell'LLM
• Few-shot learning, chiamato anche in-context learning, comporta l'aggiunta di esempi prima del prompt per migliorare la qualità della risposta.³⁷

Figura 2: Miglioramento del few-shot learning da parte di OpenAI.

Questo può includere anche il chain-of-thought prompting. Il chain-of-thought prompting è una tecnica di prompt engineering che guida un modello linguistico a ragionare passo dopo passo su un problema prima di produrre una risposta finale. Generando passaggi di ragionamento intermedi, il modello può gestire meglio compiti complessi come matematica, logica o processi decisionali in più fasi.

Questo approccio spesso migliora l'accuratezza e la trasparenza perché il modello suddivide il problema in parti logiche più piccole anziché rispondere immediatamente con una singola risposta.

Figura 3: Esempio che mostra come funziona il chain-of-thought prompting.³⁸

Retrieval augmented generation (RAG) può essere utilizzato anche con modelli commerciali se l'impresa è soddisfatta delle politiche di sicurezza dei dati del fornitore del modello di fondazione.

Il fine-tuning è disponibile anche per migliorare ulteriormente le prestazioni dei modelli commerciali offerti tramite API.³⁹

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

Aggiungi come fonte preferita

Passi preliminari al modello di fondazione per le imprese

Costruire il vostro modello aziendale può richiedere mesi poiché è necessario completare i passaggi seguenti. Ognuno di questi passaggi può richiedere da settimane a mesi e non possono essere completamente parallelizzati:

• La raccolta dati può richiedere da settimane a mesi. I servizi di raccolta dati per l'IA possono accelerare questo processo aiutando le aziende a generare set di dati di istruzioni bilanciati e di alta qualità e altri dati per la costruzione o il fine-tuning dei modelli. Potete anche lavorare con piattaforme di crowdsourcing di dati per set di dati più diversificati.
• L'assunzione di data scientist con esperienza in LLM o di consulenti può richiedere da settimane a mesi.
• Addestramento e distribuzione
• Integrazione dei modelli nei processi e nei sistemi aziendali

Raccomandiamo ai leader aziendali di incoraggiare la sperimentazione con la GenAI. Richiede un cambio di paradigma: dobbiamo vedere le macchine non come robot insensati, ma come co-creatori. Le organizzazioni dovrebbero iniziare a utilizzare la GenAI per favorire questo cambiamento di mentalità, educando i dipendenti sul suo potenziale e consentendo loro di cambiare il modo in cui lavorano. Come spesso dicono i consulenti, la chiave di ogni trasformazione, inclusa la trasformazione dell'IA, sono le persone.

Figura 4: Framework di BCG per il lato umano dell'adozione della GenAI aziendale⁴⁰

I team possono sfruttare le API esistenti per automatizzare i processi in domini in cui il valore dei dati riservati è inferiore e l'integrazione dei sistemi è più semplice. Esempi di domini in cui i team possono sfruttare la GenAI per migliorare la produttività e aumentare la familiarità con l'IA generativa senza creare modelli propri:

• Creazione di nuovi contenuti e ottimizzazione dei contenuti generati per le campagne di marketing
• Generazione di codice per software front-end
• IA conversazionale per il coinvolgimento e il supporto dei clienti

Sostenibilità e costi

L'IA generativa richiede risorse di calcolo significative e pertanto comporta costi sia finanziari che ambientali. Le imprese dovrebbero valutare attentamente questi compromessi quando decidono se costruire o ottimizzare i modelli.

Le considerazioni chiave includono:

• Modellazione del ciclo di vita: La ricerca mostra che l'impronta di carbonio degli LLM comprende l'addestramento, l'inferenza e persino l'hardware stesso. Strumenti come LLMCarbon forniscono framework per stimare questi costi end-to-end.⁴¹
• Controlli di sostenibilità del cloud: I fornitori di cloud (ad esempio Google, Microsoft, AWS) ora pubblicano dati sull'intensità di carbonio dei loro data center.⁴²
  • Scegliere regioni più verdi o strutture a basso PUE (efficacia nell'uso dell'energia) può ridurre significativamente le emissioni.⁴³
• Reportistica di settore: Rapporti indipendenti (ad esempio, Stanford IA Index, MIT Tech Review) evidenziano che le emissioni dei data center sono in aumento, anche se l'efficienza migliora.⁴⁴ Ciò sottolinea la necessità di dimensionare correttamente i modelli e ottimizzare l'inferenza invece di inseguire sempre il modello più grande disponibile.⁴⁵

Tattiche pratiche di riduzione dei costi

Le imprese stanno adottando metodi come:

• Utilizzare modelli più piccoli e specializzati (sottoposti a fine-tuning su dati interni) piuttosto che addestrare da zero.
• Applicare tecniche di efficienza come la quantizzazione (compressione dei modelli) o la memorizzazione nella cache delle richieste.
• Sfruttare il RAG in modo che i modelli generino quando necessario, invece di riaddestrarli con ogni nuovo set di dati.
• Monitorare sia il costo finanziario, la CO₂ e l'utilizzo di acqua a livello di caso d'uso per la trasparenza.

Raccomandazione: I leader aziendali dovrebbero considerare la sostenibilità sia come una strategia di controllo dei costi che come una priorità di conformità. Allineando l'implementazione dell'IA con gli obiettivi ESG aziendali, le imprese possono ridurre le spese e limitare il rischio reputazionale.

Qual è il livello di interesse per l'IA generativa aziendale?

Sebbene ci siano molti segnali che mostrano che l'IA generativa aziendale è in forte espansione (ad esempio, i ricavi dei consulenti legati all'IA generativa), questo non si è ancora riflesso nelle query dei motori di ricerca. Tuttavia, c'è un crescente interesse per l'IA aziendale che probabilmente è stato innescato dal lancio di ChatGPT:

Livello di adozione

Dall'anno scorso, le principali società di consulenza hanno aggiornato le roadmap di adozione della GenAI aziendale per enfatizzare il cambiamento del modello operativo, la governance e la cattura del valore rispetto ai soli strumenti:

• Il 78% delle organizzazioni dichiara di utilizzare l'IA in almeno una funzione; le aziende stanno riorganizzando i flussi di lavoro, nominando responsabili della governance dell'IA e formalizzando i processi di rischio del modello.⁴⁶
• La GenAI sta superando il "picco delle aspettative gonfiate", con la guida della roadmap che si sta orientando verso casi d'uso governati e prodottizzati e il platform thinking.

Il divario di prodottizzazione dell'IA

Mentre le prestazioni dei modelli migliorano ogni poche settimane, i prodotti aziendali spesso restano indietro. Molte soluzioni aggiungono l'IA ai flussi di lavoro esistenti (ad esempio, widget di chat, riempitori di moduli) invece di creare esperienze IA-first progettate da zero.

La vera opportunità risiede nel ripensare i prodotti in modo che l'IA diventi il modello di interazione principale, non un componente aggiuntivo.⁴⁷

FAQ

Se hai altre domande o hai bisogno di aiuto per trovare fornitori, possiamo aiutarti:

Link Esterni

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{IA Generativa Aziendale: 11 Casi d'Uso e Migliori Pratiche}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/enterprise-generative-ai}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 12 Marzo 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

2.

Unpopular opinion: Current AI is mostly engineering without science and can be a net negative for society for years. This is painful to say. I have been fascinated by AI for the last 20 years and… | Cem Dilmegani

3.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

4.

Amazon Warns Staff Not to Share Confidential Information With ChatGPT - Business Insider

Business Insider

5.

Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak - Bloomberg

Bloomberg

6.

Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

7.

https://www.infinidat.com/en/resource-pdfs/role-storage-ai-applications-and-workloads.pdf

8.

OpenAI: ChatGPT back in Italy after meeting watchdog demands | AP News

AP News

9.

Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter language model

10.

Large Language Models for Commercial Use | TrueFoundry

11.

https://arxiv.org/pdf/2303.17564

12.

[2305.11206] LIMA: Less Is More for Alignment

13.

Flowrite is now MailMaestro | Better AI Email Writing

14.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

15.

[2306.03341] Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model

16.

Training language models to follow instructions with human feedback

17.

RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback

18.

How RAG and auto-grounding transform enterprise applications with Azure | Sphesihle Mhlongo posted on the topic | LinkedIn

19.

Introducing GPT-5.4 | OpenAI

20.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

21.

DeepSeek-V3-0324 Release | DeepSeek API Docs

22.

DeepSeek-V3.1 Release | DeepSeek API Docs

23.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

24.

Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4

25.

Meta Llama 3 License

26.

Cheaper, Better, Faster, Stronger | Mistral AI

27.

Au Large | Mistral AI

28.

Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

29.

IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research

IBM

30.

Granite 4.0 1B Speech: Compact, Multilingual, and Built for the Edge

Hugging Face

31.

Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks Blog

32.

Grok 4 | SpaceXAI

xAI

33.

Release Notes | SpaceXAI Docs

xAI

34.

Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard

Open LLM Leaderboard

35.

Chatbot Arena: Benchmarking LLMs in the Wild with Elo Ratings - LMSYS Org

LMSYS Org

36.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

37.

[2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners

38.

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

39.

Model optimization | OpenAI API

40.

The CEO’s Guide to the Generative AI Revolution | BCG

Boston Consulting Group

41.

https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/6b4ac044095525631df38e20919b45d2-Paper-Conference.pdf

42.

Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

43.

Carbon free energy for Google Cloud regions

44.

https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

45.

Explained: Generative AI’s environmental impact | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

46.

https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/2025/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value_final.pdf

47.

AI product innovation lags behind model advancements | Madhu Gurumurthy posted on the topic | LinkedIn

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento