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CONOSCENZE · TERMINI

Glossario dell'IA: i termini più importanti spiegati in modo semplice

Chi legge sull'IA si imbatte in abbreviazioni e parole chiave. Qui sono elencati i termini che compaiono più spesso nei nostri comunicati e guide, spiegati ciascuno in due o tre frasi.

Stato: 8 ottobre 2026. Informazione generale, non una consulenza legale. Tradotto automaticamente dal tedesco. In caso di divergenze fa fede la versione tedesca.

Intelligenza artificiale (IA)

L'intelligenza artificiale indica sistemi informatici in grado di svolgere compiti che finora richiedevano il pensiero umano: comprendere testi, riconoscere immagini, preparare decisioni. L'IA odierna apprende queste capacità da grandi quantità di dati, senza che ogni regola venga programmata singolarmente.

Sistema di IA

Il Regolamento UE sull'IA definisce un sistema di IA come un sistema basato su macchine che opera con diversi gradi di autonomia e deduce dalle informazioni in ingresso come generare previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni. Un chatbot su un sito aziendale è un sistema di IA, una formula Excel classica no.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è il metodo con cui vengono sviluppati la maggior parte dei sistemi di IA: un programma riconosce schemi in dati di esempio e li applica a nuovi casi. Un filtro antispam che impara dalle e-mail contrassegnate ne è un esempio semplice.

Modello linguistico (LLM)

Un grande modello linguistico (Large Language Model, LLM) è un modello di IA addestrato con un'enorme quantità di testi e in grado di generare linguaggio. ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral o il modello svizzero Apertus si basano su tali modelli. Questi calcolano quali parole seguono con maggiore probabilità, ma non sanno di per sé se un'affermazione sia vera.

IA generativa

L'IA generativa crea nuovi contenuti: testi, immagini, video, musica o codice di programmazione. Vi rientrano i modelli linguistici e i generatori di immagini. Per tali contenuti, nell'UE vigono dal agosto 2026 obblighi di etichettatura, ad esempio per i deepfake.

Modello di IA per uso generale (GPAI)

Così il Regolamento UE sull'IA definisce i modelli utilizzabili per molteplici compiti, come i grandi modelli linguistici. I loro fornitori hanno dal agosto 2025 obblighi specifici, ad esempio in materia di documentazione tecnica e dati di addestramento.

Allucinazione

Si parla di allucinazione quando un modello linguistico afferma con grande convinzione qualcosa di falso, come una sentenza inventata o una fonte inesistente. Per questo motivo, un essere umano dovrebbe verificare i risultati dell'IA prima che vengano trasmessi ai clienti.

Prompt

Il prompt è l'istruzione che si fornisce a un sistema di IA. Più chiari sono il compito, il contesto e il formato desiderato, più utilizzabile sarà il risultato.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Con il RAG, un sistema cerca prima le parti pertinenti nei propri documenti e le fornisce come base al modello linguistico. In questo modo, un chatbot aziendale può rispondere a domande sui manuali interni e indicare la fonte, senza che il modello debba essere riaddestrato.

Agente di IA

Un agente di IA esegue più passaggi in modo autonomo: pianifica, richiama strumenti, legge i risultati e decide il passo successivo, ad esempio cercare e prenotare un viaggio. Più un agente può agire autonomamente, più sono importanti limiti e controlli.

Modello aperto (Open Weights)

In un modello aperto, i pesi addestrati sono liberamente disponibili, permettendo di eseguirlo sui propri server. Il modello svizzero Apertus va oltre e rende pubblici anche i dati di addestramento e il codice. Per i dati riservati, questo rappresenta un vantaggio, poiché non devono lasciare l'azienda.

AGI (Artificial General Intelligence)

L'AGI indica un'intelligenza artificiale in grado di svolgere non solo singoli compiti, ma lavoro intellettuale in generale a livello umano. Se e quando esisterà l'AGI è oggetto di dibattito tra gli esperti; non esiste nemmeno una definizione universalmente riconosciuta di quando un sistema possa essere considerato AGI.

Superintelligenza

Una superintelligenza sarebbe un'IA che supera nettamente gli esseri umani in quasi tutti i campi intellettuali. Il termine è diventato noto grazie al libro «Superintelligenza» del filosofo Nick Bostrom (2014). Oggi non esiste alcuna superintelligenza; si discute soprattutto su come rendere sicuri e controllabili tali sistemi, nel caso in cui dovessero emergere.

Sicurezza dell'IA (AI Safety)

La sicurezza dell'IA comprende due aspetti: la protezione dei sistemi di IA da attacchi, ad esempio tramite input manipolati (Prompt Injection), e la questione di come garantire che l'IA faccia ciò che gli esseri umani intendono. Il secondo ambito è chiamato anche Alignment.

Prompt Injection

Con un Prompt Injection, un aggressore nasconde istruzioni in testi, siti web o e-mail che un sistema di IA elabora. Il sistema segue poi le istruzioni estranee invece delle proprie. Chi utilizza agenti di IA con accesso a e-mail o file deve proteggersi da questo rischio.

Deepfake

Un deepfake è un'immagine, un video o un documento audio generato o modificato con l'IA che appare reale. Nell'UE i deepfake devono essere dichiarati; l'Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza richiede che i deepfake di persone riconoscibili siano sempre identificabili come tali.

IA ad alto rischio

L'IA ad alto rischio è una categoria del Regolamento UE sull'IA per applicazioni con grande impatto sulle persone, ad esempio nelle decisioni sul personale, nella solvibilità creditizia, nell'istruzione o nelle infrastrutture critiche. Per queste applicazioni vigono obblighi rigorosi, per i sistemi dell'allegato III a partire dal 2 dicembre 2027. Maggiori informazioni nella guida sul Regolamento UE sull'IA.

Competenza in materia di IA

Il Regolamento UE sull'IA richiede dal febbraio 2025 che le aziende che offrono o utilizzano IA adottino misure per la competenza in materia di IA del proprio personale. Ciò significa che i collaboratori devono conoscere opportunità e rischi degli strumenti utilizzati. Non è previsto alcun certificato.

Sistema di gestione dell'IA

Un sistema di gestione dell'IA definisce in un'organizzazione responsabilità, valutazione dei rischi e controllo delle applicazioni di IA. La norma di riferimento è la ISO/IEC 42001, secondo la quale è possibile ottenere una certificazione. Maggiori informazioni su ISO/IEC 42001.

Fonti

Questa pagina offre una panoramica e non sostituisce una consulenza personalizzata. Leggi e scadenze cambiano; fanno fede i testi ufficiali collegati.

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