Intelligenza Artificiale Generativa Aziendale: 11 Casi d'Uso e Migliori Pratiche

L'IA generativa (GenAI) offre opportunità innovative per le imprese rispetto alle aziende di medie dimensioni o 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 porta sfide uniche per le grandi organizzazioni. Ad esempio:

• 36% delle imprese cita preoccupazioni circa l'esposizione dei dati proprietari quando si utilizzano LLM commerciali.¹
• GenAI accelererà anche nuovi servizi e soluzioni, consentendo ai concorrenti di entrare più rapidamente nei mercati 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 a causa di distorsioni dell'IA o allucinazioni.

Esplora i nostri pratici casi d'uso dell'IA aziendale per scoprire come le grandi aziende possono costruire, implementare 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 la scrittura di e-mail 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

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

1. Estrazione di insight tramite l'etichettatura di dati non strutturati come 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 (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 potenziali future sanzioni mirate alle vendite di sistemi MLOps al nostro 3° 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. Ascolto dei social media mirato a un pubblico globale
11. Analisi del sentiment multilingue

Applicazioni specifiche del settore

La maggior parte del valore aziendale deriverà probabilmente 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 esempio, miglioramento dei processi con GenAI). Di seguito, elenchi di applicazioni di IA generativa 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, si prevede che la maggior parte delle grandi imprese (ad esempio le Global Forbes 2000) costruirà o ottimizzerà uno o più modelli di IA generativa specifici per le proprie esigenze aziendali entro pochi 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 consentono l'uso commerciale si sono dimostrati quasi precisi quanto i modelli proprietari a costi significativamente inferiori.²
• Ridurre la superficie d'attacco per i loro dati confidenziali

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, on-premises o istanze cloud dedicate). L'alternativa è utilizzare interfacce di chat online o API come le API LLM di OpenAI.

Lo svantaggio di fare affidamento sulle API è che l'utente potrebbe dover esporre dati proprietari confidenziali 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 zero conservazione dei dati, conformità SOC 2, integrazione SSO/SAML e controlli amministrativi.⁶
• I principali fornitori (ad esempio, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) ora pubblicizzano l'esclusione 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 del Regolamento UE sull'IA (2024), che enfatizzano i principi di 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:

• Addetti interni malintenzionati o fornitori compromessi potrebbero comunque accedere ai dati aziendali.
• Configurazioni errate delle API possono esporre flussi di dati sensibili.
• La mancanza di spiegabilità negli LLM continua a rappresentare una sfida per i team di conformità.

Per i settori altamente regolamentati, l'auto-hosting o il deployment privato di modelli di base (tramite modelli open-weight come LLaMA-4, Mistral o Granite) rimane l'approccio più sicuro, sebbene a costi operativi più elevati.

Spiegabile

Purtroppo, la maggior parte dei modelli di IA generativa non è in grado di spiegare perché forniscono determinati output. Ciò ne limita l'uso, poiché gli utenti aziendali che vorrebbero basare decisioni importanti 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 inventare falsità) è una caratteristica degli LLM ed è improbabile che venga completamente risolta. I sistemi genAI aziendali richiedono i processi e le protezioni necessarie per garantire che le allucinazioni dannose siano ridotte al minimo o 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, permangono sfide in termini di infrastruttura, archiviazione e 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 l'iniezione di prompt per far sì che il modello esegua azioni non previste o condivida dati riservati.

Etico

Addestrato eticamente

Il modello dovrebbe essere addestrato su dati reperiti eticamente, 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 proprietà intellettuale legati all'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 dopo le 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 antidiscriminatorie se producono risultati distorti.
• Rischio operativo: Output distorti possono degradare la qualità delle decisioni, ad esempio raccomandando candidati non idonei o classificando 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 un'area geografica, una lingua o un gruppo demografico potrebbero 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 dataset 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 validazione human-in-the-loop per decisioni ad alto impatto e comitati di revisione etica dell'IA.
• Le imprese monitorano continuamente gli output dei modelli in produzione per rilevare schemi distorti e riaddestrano i modelli non appena diventano disponibili dati nuovi o più equilibrati.

Con licenza

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

Sostenibile

Addestrare modelli di IA generativa da zero è costoso e dispendioso in termini energetici, 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 tendere alla maggior parte di queste linee guida, che esistono su un continuum, ad eccezione delle questioni relative alle licenze, alle preoccupazioni etiche e al controllo.

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

Come possono le imprese costruire modelli di base?

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 dollari, inclusi i costi di calcolo (1.3M ore GPU su GPU A100 da 40GB nel caso di BloombergGPT) e il costo del team di data science.¹¹

Il BYOM è perseguito principalmente da imprese in settori altamente regolamentati (ad esempio, finanza, sanità, difesa) in cui la sensibilità dei dati e i requisiti di conformità superano i costi. Alcune aziende seguono un approccio ibrido addestrando modelli più piccoli specifici del dominio, sfruttando al contempo modelli di base 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 machine learning più economica per migliorare le prestazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni pre-addestrati (LLM) utilizzando dataset selezionati.

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

I costi di calcolo negli articoli di ricerca sono stati bassi fino a $100, ottenendo al contempo prestazioni quasi 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 dalla valutazione human-in-the-loop. ^{16 17}

2.3- Generazione aumentata da recupero (RAG)

Il RAG consente alle aziende di passare informazioni cruciali ai modelli durante la 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 connettono automaticamente a fonti di dati in tempo reale per mantenere gli output aggiornati. I fornitori di cloud come Azure ora inquadrano il RAG come architettura centrale 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.

I migliori modelli di base convenienti per le imprese

Le piattaforme di machine learning hanno rilasciato modelli di base con licenze commerciali, basandosi principalmente sul testo presente su 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 il lavoro di conoscenza professionale e complesso. 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 di codifica di GPT-5.3-Codex, consentendo la generazione di codice di qualità di produzione e modifiche software su più file.
• Flussi di lavoro agentici e uso di strumenti: Può cercare e selezionare strumenti, automatizzare flussi di lavoro a 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 grandi codebase, documenti lunghi o flussi di lavoro estesi in un unico prompt.

GPT-5.4 mostra forti miglioramenti in diversi benchmark. Ottiene 83% di vittorie/pareggi su GDPval per attività di lavoro di conoscenza (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 la baseline umana del 72,4%.

Fornisce anche buone prestazioni nella ricerca web con l'82,7% su BrowseComp.

Inoltre, le risposte di GPT-5.4 hanno una probabilità inferiore del 33% di essere false e del 18% di contenere errori rispetto a GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex è il modello di codifica agentico di OpenAI, che combina le avanzate capacità 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, utilizzo di strumenti a più fasi e attività di codifica di lunga durata, su grandi codebase.

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 il ragionamento complesso, la codifica e le attività multimodali, in grado di elaborare informazioni su testo, immagini, audio, video, codice e documenti.

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

Per la codifica e l'ingegneria del software, il modello raggiunge il 68,5% su Terminal-Bench 2.0 e il 80,6% su SWE-Bench Verified. Fornisce anche buone prestazioni 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 d'uso commerciale con alcune limitazioni per le grandi aziende. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B è l'ultimo modello open-weight 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 offre capacità di trascrizione vocale in batch e in tempo reale.²⁸

IBM

I modelli Granite di IBM sono altamente performanti 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 open-weight 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, le sfumature di personalità/emozione e riducendo le allucinazioni rispetto a Grok 4.³²

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

Esplora i dettagli aggiornati sui benchmark e sui prezzi dei modelli di base per le applicazioni genAI aziendali:

Qual è lo stack tecnologico giusto 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 sfruttare le piattaforme di Machine Learning Operations (MLOps) accelera significativamente 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 di Large Language Model Operations (LLMOps) come Langchain, Semantic Kernel o watsonx.ai per personalizzare e costruire i propri modelli, e strumenti di gestione del rischio dell'IA come Nemo Guardrails.

Nei primi giorni delle nuove tecnologie, raccomandiamo ai dirigenti di dare priorità alle piattaforme aperte per costruire sistemi a prova di futuro. Nelle tecnologie emergenti, il lock-in del fornitore è un rischio importante. Le aziende possono rimanere bloccate con sistemi obsoleti mentre si verificano rapidi e sismici cambiamenti tecnologici.

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 organizzati e formattati.
2. Gli sforzi per la qualità e l'osservabilità dei dati dovrebbero garantire che le aziende abbiano accesso a dataset di alta qualità, unici, facilmente utilizzabili e con metadati chiari.
3. Le capacità di dati sintetici potrebbero essere necessarie per l'addestramento dei modelli

Come valutare le prestazioni dei grandi modelli?

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 dataset di benchmark, dell'infiltrazione dei benchmark nei dati di addestramento, dell'incoerenza delle revisioni umane e di altri fattori.

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

• Utilizzare i punteggi dei test benchmark per preparare le liste ristrette. Ciò è disponibile pubblicamente per un gran numero di modelli open source.^{34 35}
• Affidarsi ai punteggi Elo utilizzati per classificare i giocatori in 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. ¹⁴
  • Se tali modelli non sono disponibili, gli esperti del settore 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 propri input non vengano intercettati da terze parti o memorizzati
• Avere la certezza che, anche se i propri input vengono memorizzati, lo sono per un periodo limitato e non verranno divulgati mentre sono archiviati

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

• Apprendimento zero-shot, chiamato anche prompt engineering, consiste nello strutturare il prompt per contribuire a migliorare l'output dell'LLM
• Apprendimento few-shot, chiamato anche apprendimento in-context, consiste nell'aggiungere esempi prima del prompt per migliorare la qualità della risposta.³⁶

Figura 2: Miglioramento dell'apprendimento few-shot da OpenAI.

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

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

Figura 3: Esempio che mostra come funziona il prompting a catena di pensiero.³⁷

Generazione aumentata da recupero (RAG) può anche essere utilizzata con modelli commerciali se l'azienda è soddisfatta delle politiche di sicurezza dei dati del fornitore del modello di base.

Il Fine-tuning è disponibile anche per migliorare ulteriormente le prestazioni dei modelli commerciali offerti tramite API.³⁸

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Passi precedenti al modello di base per le imprese

La costruzione del vostro modello aziendale può richiedere mesi, poiché è necessario completare i passaggi seguenti. Ciascuno di questi passaggi può richiedere da settimane a mesi e non possono essere completamente parallelizzati:

• La raccolta dei dati può richiedere da settimane a mesi. I servizi di raccolta dati per l'IA possono accelerare questo processo aiutando le aziende a generare dataset di istruzioni bilanciati e di alta qualità e altri dati per costruire o fare fine-tuning dei modelli. Potete anche collaborare con piattaforme di crowdsourcing dei dati per dataset più diversificati.
• L'assunzione di data scientist con competenze 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 GenAI. Richiede un cambio di paradigma: dobbiamo vedere le macchine non come robot insensati, ma come co-creatori. Le organizzazioni dovrebbero iniziare a utilizzare GenAI per favorire questo cambiamento di mentalità, educando i dipendenti sul suo potenziale e consentendo loro di cambiare il modo di lavorare. Come spesso dicono i consulenti, la chiave di ogni trasformazione, inclusa la trasformazione dell'IA, sono le persone.

Figura 4: Quadro di riferimento del BCG per il lato umano dell'adozione della GenAI aziendale³⁹

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 GenAI per migliorare la produttività e aumentare la familiarità dei team con l'IA generativa senza costruire 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 quindi comporta costi finanziari e 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.⁴⁰
• 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.⁴¹
  • La scelta di regioni più ecologiche o di strutture a basso PUE (efficacia nell'uso dell'energia) può ridurre significativamente le emissioni.⁴²
• 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.⁴³ Ciò sottolinea la necessità di dimensionare correttamente i modelli e ottimizzare l'inferenza piuttosto che inseguire sempre il modello più grande disponibile.⁴⁴

Tattiche pratiche di riduzione dei costi

Le imprese stanno adottando metodi come:

• Utilizzare modelli più piccoli e specializzati (sottoposti a fine-tuning sui 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 riaddestrare con ogni nuovo dataset.
• Tracciare sia il costo finanziario, la CO₂ e il consumo 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 la distribuzione 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 è stato probabilmente 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 piuttosto che i soli strumenti:

• 78% delle organizzazioni riferisce di utilizzare l'IA in almeno una funzione; le aziende stanno riprogettando i flussi di lavoro, nominando responsabili della governance dell'IA e formalizzando i processi di rischio del modello.⁴⁵
• La GenAI sta superando il “picco dell'esagerazione”, con la guida della roadmap che si sposta verso casi d'uso governati e prodottizzati e un pensiero di piattaforma.

Il divario di prodottizzazione dell'IA

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

La vera opportunità sta nel ripensare i prodotti in modo che l'IA diventi il modello di interazione principale, non un componente aggiuntivo.⁴⁶

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Collegamenti di riferimento

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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

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

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Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

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

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

AP News

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Flowrite is now MailMaestro | Better AI Email Writing

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Training language models to follow instructions with human feedback

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RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback

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

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Introducing GPT-5.4 | OpenAI

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Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

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DeepSeek-V3.1 Release | DeepSeek API Docs

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Au Large | Mistral AI

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Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

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IBM

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Hugging Face

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

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Grok 4 | SpaceXAI

xAI

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Release Notes | SpaceXAI Docs

xAI

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

Open LLM Leaderboard

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

LMSYS Org

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

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Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

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The 2025 AI Index Report | Stanford HAI

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

Cem Dilmegani

Analista principale

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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.

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