IA generativa aziendale: 11 casi d'uso e migliori pratiche

L'IA generativa (GenAI) presenta 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 model della propria azienda senza esporre i dati privati a 3rd parti.

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

• 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 rapidamente e conquistare quote.
• L'automazione basata su model generativi può migliorare l'esperienza del cliente o ridurre i costi, ma può anche introdurre rischi operativi e reputazionali attraverso i bias dell'IA o le allucinazioni.

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

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa aziendale

Il web è pieno di casi d'uso B2C, come scrivere e-mail con il supporto dell'IA generativa, che non richiedono un'integrazione profonda o model specializzati. Tuttavia, il valore aziendale dell'IA generativa deriva dalle applicazioni IA aziendali 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 propri 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 mediante l'etichettatura di dati non strutturati come i documenti.
2. La sintesi 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. Le pratiche aziendali (ad es. le politiche HR)
5. I dati interni all'azienda come le previsioni di vendita
6. Una combinazione di dati interni ed esterni. Ad esempio: in che modo le potenziali sanzioni future contro le vendite di sistemi MLOps nel nostro 3rd mercato geografico più grande influirebbero sulla nostra performance aziendale?

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

7. Localizzazione del sito 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 rivolto a un pubblico globale
11. Analisi del sentiment multilingue

Applicazioni specifiche per 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 di nuovi modi di lavorare (ad es. il miglioramento dei processi con la GenAI). I seguenti 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 model, ci si aspetta che la maggior parte delle grandi imprese (ovvero Forbes Global 2000) costruisca o ottimizzi uno o più model di IA generativa specifici per le proprie esigenze di business entro i prossimi anni. Il fine-tuning può consentire alle aziende di raggiungere questi obiettivi:

• Ottenere una maggiore accuratezza personalizzando l'output del model in dettaglio per il proprio dominio
• Risparmiare sui costi. I model personalizzabili con licenze che ne consentono l'uso commerciale sono risultati quasi altrettanto accurati dei model proprietari a costi significativamente inferiori.²
• Ridurre la superficie d'attacco per i propri dati riservati

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

Quali sono le linee guida per i model IA aziendali?

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

Affidabile

Coerente

La maggior parte degli attuali LLM può fornire output diversi per lo stesso input. Questo limita la riproducibilità dei test, che può portare al rilascio di model 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 livello granulare (ad es. on-premise o istanze cloud dedicate). L'alternativa è utilizzare interfacce di chat online o API come le OpenAI LLM API.

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

Da allora, le offerte aziendali sono maturate significativamente:

• OpenAI Enterprise (2023) e, in seguito, ChatGPT Team (2024) hanno introdotto zero conservazione dei dati, conformità SOC 2, integrazione SSO/SAML e controlli amministrativi.⁶
• I principali provider (ad es. 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 dei model.
• I provider hanno anche iniziato ad allinearsi ai requisiti dell'EU IA Act (2024), che sottolineano 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 provider compromessi potrebbero ancora accedere ai dati aziendali.
• Configurazioni errate delle API possono esporre flussi di dati sensibili.
• La mancanza di spiegabilità degli LLM continua a mettere alla prova i team di conformità.

Per i settori altamente regolamentati, l'auto-hosting o la distribuzione privata di model di fondazione (tramite model 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 model di IA generativa non è in grado di spiegare perché fornisce determinati output. Questo limita il loro utilizzo, poiché gli utenti aziendali che vorrebbero basare decisioni importanti su assistenti basati sull'IA vorrebbero conoscere i dati che hanno portato a tali decisioni. L'XAI per gli LLM è ancora un'area di ricerca.

Attendibile

Le allucinazioni (ovvero inventare falsità) sono una caratteristica degli LLM ed è improbabile che vengano completamente risolte. I sistemi GenAI aziendali richiedono processi e guardrail necessari 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 RAG per ridurre le allucinazioni ancorando i model a dati affidabili. Tuttavia, restano sfide in termini di infrastruttura, storage e sicurezza, rendendo il RAG un requisito aziendale a lungo termine.⁷

Sicuro

I model a livello aziendale possono avere interfacce per utenti esterni. Gli attori malintenzionati possono usare tecniche come il prompt injection per indurre il model a compiere azioni non intenzionali o a condividere dati riservati.

Etico

Addestrato eticamente

Il model dovrebbe essere addestrato su dati provenienti da fonti etiche, in cui la proprietà intellettuale (IP) appartenga all'impresa o al suo fornitore e i dati personali siano usati con il consenso.

1. I problemi di proprietà intellettuale dell'IA generativa, come i dati di addestramento che includono contenuti protetti da copyright di cui il proprietario del model non detiene i diritti, possono portare a model inutilizzabili e procedimenti legali.
2. L'uso di informazioni personali nell'addestramento dei model può portare a problemi di conformità. Ad esempio, ChatGPT di OpenAI ha dovuto divulgare le proprie politiche di raccolta dei dati e consentire agli utenti di rimuovere i propri dati dopo le preoccupazioni dell'Autorità Garante per la Protezione dei Dati Personali (Garante).⁸

Leggi problemi e soluzioni sul copyright dell'IA generativa per saperne di più.

Equo

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

• Rischio normativo: i sistemi di IA utilizzati in assunzioni, prestiti, assicurazioni o sanità possono violare le leggi antidiscriminatorie se producono risultati distorti.
• Rischio operativo: gli output distorti possono degradare la qualità delle decisioni, ad esempio raccomandando candidati inadatti o classificando erroneamente i segmenti di clientela.
• Rischio reputazionale: l'esposizione pubblica di comportamenti IA distorti può danneggiare la fiducia nel marchio e le relazioni con i clienti.
• Limitazioni di mercato: i model addestrati prevalentemente 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 dataset di addestramento diversificati e rappresentativi e rimuovono attributi sensibili o variabili proxy che potrebbero introdurre bias.
• I model vengono valutati utilizzando metriche di equità (ad es. 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 le decisioni ad alto impatto e comitati etici per l'IA.
• Le imprese monitorano continuamente gli output dei model in produzione per rilevare pattern distorti e riaddestrano i model quando diventano disponibili dati nuovi o più bilanciati.

Concesso in licenza

L'impresa deve disporre di una licenza commerciale per utilizzare il model. Ad esempio, l'uso di model 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 model con licenze permissive come Vicuna, costruito su LLaMa, finiscono per avere licenze non commerciali poiché sfruttano il model LLaMa.⁹¹⁰

Sostenibile

Addestrare model 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 verso la maggior parte di queste linee guida, che esistono su un continuum, tranne per le questioni relative a licenze, preoccupazioni etiche e controllo.

• È chiaro come ottenere licenze corrette ed evitare preoccupazioni etiche, ma si tratta di obiettivi difficili da raggiungere
• Ottenere il controllo richiede che le imprese costruiscano i propri model di fondazione, ma la maggior parte delle aziende non ha le idee chiare su come riuscirci

Come possono le imprese costruire model di fondazione?

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

1- Costruire il proprio model (BYOM)

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

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

2- Migliorare un model 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 dei grandi model linguistici pre-addestrati (LLM) utilizzando dataset selezionati.

Il fine-tuning per istruzioni veniva in precedenza eseguito con grandi dataset, ma ora può essere ottenuto con un piccolo dataset (ad es. 1.000 prompt e risposte curati nel caso di LIMA).¹² L'importanza di un solido approccio di raccolta dati che ottimizzi qualità e 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 bassi fino a $100, ottenendo prestazioni vicine al livello mondiale.¹⁴

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

2.2- Apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF)

Un model sottoposto a fine-tuning può essere ulteriormente migliorato tramite la valutazione human-in-the-loop. ¹⁶¹⁷

2.3- Generazione aumentata da recupero (RAG)

Il RAG consente alle aziende di passare informazioni cruciali ai model durante la fase di generazione. I model possono usare 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 includono ora 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 model si collegano automaticamente a fonti di dati in tempo reale per mantenere aggiornati gli output. I provider cloud come Azure ora inquadrano il RAG come architettura di base 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 dei model 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 model di fondazione economicamente vantaggiosi per le imprese

Le piattaforme di machine learning hanno rilasciato model di fondazione con licenze commerciali, basandosi principalmente sul testo disponibile su Internet come fonte di dati primaria. Questi model possono essere utilizzati come model di base per costruire grandi modelli linguistici aziendali:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 è il model frontier più recente 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 programmazione: integra i punti di forza nella programmazione di GPT-5.3-Codex, consentendo la generazione di codice di qualità da produzione e modifiche software multi-file.
• Flussi di lavoro agentici e uso di strumenti: può cercare e selezionare strumenti, automatizzare flussi di lavoro multi-step 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 singolo prompt.

GPT-5.4 mostra forti miglioramenti in diversi benchmark. Ottiene 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 57,7% su SWE-Bench Pro, indicando solide prestazioni di programmazione. Per le attività di utilizzo del computer, raggiunge 75% su OSWorld-Verified, superando la baseline umana del 72,4%.

Offre inoltre buone prestazioni nella ricerca web con il 82,7% su BrowseComp.

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

GPT-5.3-Codex è il model di programmazione 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 model gestisce flussi di lavoro di sviluppo complessi, come la ricerca, l'uso di strumenti multi-step e attività di programmazione di lunga durata, su grandi codebase.

Figura 1: Un esempio di generazione di slide da un prompt utilizzando GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 di DeepSeek è un model MoE (~671B, con licenza MIT) con forti prestazioni di ragionamento e programmazione 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 grande model linguistico di frontiera progettato per ragionamento complesso, programmazione e attività multimodali, in grado di elaborare informazioni su testo, immagini, audio, video, codice e documenti.

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

Per la programmazione e l'ingegneria del software, il model raggiunge 68,5% su Terminal-Bench 2.0 e 80,6% su SWE-Bench Verified. Ottiene inoltre buoni risultati nei benchmark di conoscenza e multimodali, con 92,6% su MMMLU (conoscenza multilingue) e circa 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 model 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 model precedente con una licenza d'uso commerciale con alcune limitazioni per le grandi imprese. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B è l'ultimo model 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 imprese, può essere interessante per tutte le aziende.²⁶Mistral fornisce anche model come Mistral Large, ma quel model ha licenze più restrittive.²⁷

Recentemente, Mistral ha ampliato la propria gamma per includere model come Mistral Large 3; model più piccoli come Mistral Small e Medium; model di programmazione specializzati come Codestral e Devstral; e model audio come Voxtral Transcribe 2, che offre capacità di trascrizione vocale batch e in tempo reale.²⁸

IBM

I model Granite di IBM sono altamente performanti secondo i benchmark di generazione del codice e sono disponibili con la permissiva licenza Apache 2.0.²⁹

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

Databricks

DBRX è un model open-weight sviluppato dalla piattaforma dati Databricks. Viene fornito con una licenza commerciale con limitazioni simili a quelle dei model 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 ragionamento, coerenza, sfumature di personalità/emotività 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 attività tra più agenti specializzati. Nel frattempo, Grok 5 è stato segnalato come in fase di addestramento, suggerendo ulteriori progressi nelle capacità di ragionamento e agentiche in via di sviluppo.³³

Esplora i dettagli aggiornati su benchmark e prezzi dei model di fondazione per le applicazioni GenAI aziendali:

Qual è lo stack tecnologico giusto per costruire grandi model linguistici?

L'IA generativa è una tecnologia di intelligenza artificiale e le grandi aziende costruiscono soluzioni di IA da un decennio. L'esperienza ha dimostrato che l'utilizzo di piattaforme di Machine Learning Operations (MLOps) accelera significativamente gli sforzi di sviluppo dei model.

Oltre alle proprie 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 model, e strumenti di gestione del rischio dell'IA come Nemo Guardrails.

Nei primi giorni delle nuove tecnologie, raccomandiamo ai dirigenti di privilegiare 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 mentre avvengono rapidi e sismici cambiamenti tecnologici.

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

1. È necessario organizzare e formattare grandi quantità di dati interni.
2. Gli sforzi di qualità e osservabilità dei dati dovrebbero garantire che le aziende abbiano accesso a dataset di alta qualità, unici e facilmente utilizzabili con metadati chiari.
3. Le capacità di dati sintetici potrebbero essere necessarie per l'addestramento dei model.

Come valutare le prestazioni dei grandi modelli?

Senza la 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, della contaminazione 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 model si avvicinano all'uso in produzione:

• Utilizzare i punteggi dei test benchmark per preparare le liste ristrette. Questi sono disponibili pubblicamente per un gran numero di model open source.^{34 35}
• Affidarsi ai punteggi Elo, usati per classificare i giocatori nei giochi a somma zero come gli scacchi, per confrontare i model da selezionare. Se vi sono model con prestazioni più elevate non disponibili per l'uso (ad es. per problemi di licenza o sicurezza dei dati), possono essere utilizzati per confrontare le risposte di model diversi. ¹⁴
  • Se tali model non sono disponibili, gli esperti di dominio possono confrontare l'accuratezza di model diversi.

Quali sono le alternative al controllo dei model?

Le organizzazioni aziendali possono sfruttare model pre-addestrati e sottoposti a fine-tuning di colossi tecnologici o aziende di IA (ad es. OpenAI) nei casi in cui si trovino in una di queste situazioni:

• Sperimentare con dati che non includono informazioni sensibili per dimostrare un'ipotesi
• Non essere preoccupati per l'aumento della superficie d'attacco dei dati di input
• Essere certi che i propri input non vengano intercettati da 3rd parti o archiviati
• Essere certi che, anche se i propri input vengono archiviati, lo siano per un tempo limitato e non vengano divulgati durante l'archiviazione

In tali casi, i team tecnologici possono utilizzare le API per accedere ai model a costi accessibili per chiamata API. Possono usare 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 contesto, consiste nell'aggiungere esempi prima del prompt per migliorare la qualità della risposta.³⁶

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

Questo può includere anche il prompt a catena di pensiero. Il prompt a catena di pensiero 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 model può gestire meglio compiti complessi come la matematica, la logica o il processo decisionale multi-step.

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

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

Generazione aumentata da recupero (RAG) può essere utilizzata anche con model commerciali se l'impresa è soddisfatta delle politiche di sicurezza dei dati del provider del model di fondazione.

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

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Fasi pre-model di fondazione per le imprese

Costruire il proprio model 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:

• 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 dataset di istruzioni bilanciati e di alta qualità e altri dati per costruire o perfezionare i model. Puoi anche collaborare con piattaforme di crowdsourcing dei dati per dataset più diversificati.
• Assunzione di data scientist con esperienza in LLM o di consulenti può richiedere da settimane a mesi.
• Addestramento e distribuzione
• Integrazione dei model 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 usare 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: Il framework di 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 la GenAI per migliorare la produttività e aumentare la familiarità con l'IA generativa senza costruire model propri:

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

Sostenibilità e costi

L'IA generativa richiede notevoli risorse di calcolo e ha quindi costi sia finanziari sia ambientali. Le imprese dovrebbero valutare attentamente questi compromessi quando decidono se costruire o ottimizzare i model.

Le considerazioni chiave includono:

• Modellazione del ciclo di vita: la ricerca mostra che l'impronta di carbonio degli LLM comprende addestramento, 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 provider cloud (ad es. Google, Microsoft, AWS) pubblicano ora dati sull'intensità di carbonio dei loro data center.⁴¹
  • Scegliere regioni più verdi o strutture con basso PUE (Power Usage Effectiveness) può ridurre significativamente le emissioni.⁴²
• Report di settore: report indipendenti (ad es. Stanford IA Index, MIT Tech Review) evidenziano che le emissioni dei data center sono in aumento, anche se l'efficienza migliora.⁴³ Questo sottolinea la necessità di ridimensionare opportunamente i model e ottimizzare l'inferenza invece di inseguire sempre il model più grande disponibile.⁴⁴

Tattiche pratiche di riduzione dei costi

Le imprese stanno adottando metodi come:

• Utilizzare model più piccoli e specializzati (sottoposti a fine-tuning su dati interni) invece di addestrare da zero.
• Applicare tecniche di efficienza come la quantizzazione (compressione dei model) o la cache delle richieste.
• Sfruttare il RAG affinché i model generino quando necessario, invece di riaddestrarsi a ogni nuovo dataset.
• Monitorare sia il costo finanziario, la CO₂, sia l'uso dell'acqua a livello di caso d'uso per la trasparenza.

Raccomandazione: i leader aziendali dovrebbero trattare la sostenibilità sia come strategia di controllo dei costi sia come priorità di conformità. Allineando l'implementazione dell'IA agli 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 vi siano molti segnali che mostrano che l'IA generativa aziendale è in forte espansione (ad es. i ricavi dei consulenti legati all'IA generativa), ciò non si è ancora riflesso nelle query dei motori di ricerca. Tuttavia, vi è un crescente interesse per l'IA aziendale, 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 creazione di valore rispetto ai soli strumenti:

• 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 dei model.⁴⁵
• La GenAI sta superando il “picco delle aspettative”, con indicazioni di roadmap che si spostano verso casi d'uso governati e prodottizzati e verso una logica di piattaforma.

Il divario di prodottizzazione dell'IA

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

La vera opportunità sta nel ripensare i prodotti affinché l'IA diventi il model di interazione principale, non un componente aggiuntivo.⁴⁶

FAQ

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Link esterni

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Registro delle modifiche

9 aggiornamenti

1. 202612 Mar

   Espansa la sezione "Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa aziendale" con nuovi contenuti.

2. 202526 Nov

   Aggiunto il modello GPT-5.1 all'elenco dei modelli base.

3. 4 Set

   Espansa la sezione "Controllato" con dettagli sulle offerte aziendali e sui rischi residui.

4. 29 Gen

   Aggiunto DeepSeek-R1 all'elenco dei modelli base.

5. 202422 Apr

   Modelli aggiornati nella sezione "Quali modelli dovrebbero usare le aziende per addestrare modelli di base convenienti?".

6. 202311 Set

   Aggiunta una sezione FAQ all'articolo.

7. 10 Set

   Espansa la sezione sulla messa a punto per includere i risparmi sui costi.

8. 18 Giu

   Aggiornata la sezione "Come le aziende possono costruire modelli di fondazione?" con un nuovo approccio per ridurre le allucinazioni del modello.

9. 28 Mag

   L'introduzione è stata ampliata per includere il finetuning e la riduzione della superficie di attacco.

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.

Addestrare model linguistici a seguire le istruzioni con il feedback umano

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.

[2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners

37.

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

38.

Model optimization | OpenAI API

39.

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

Boston Consulting Group

40.

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

41.

Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

42.

Carbon free energy for Google Cloud regions

43.

The 2025 AI Index Report | Stanford HAI

44.

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

45.

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

46.

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

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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