{"id":110955,"date":"2024-06-25T12:44:14","date_gmt":"2024-06-25T10:44:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/glossar\/kuenstliche-intelligenz-ki\/"},"modified":"2025-12-09T11:23:02","modified_gmt":"2025-12-09T10:23:02","slug":"intelligenza-artificiale-ki","status":"publish","type":"glossar","link":"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/glossario\/intelligenza-artificiale-ki\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale (AI)"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group summary-block is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"nomarginheadline\">Che cos&#8217;\u00e8 l&#8217;IA?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;intelligenza artificiale (AI) \u00e8 una branca dell&#8217;informatica che si occupa dello sviluppo di determinati sistemi e algoritmi: Questi hanno lo scopo di <strong>imitare le<\/strong> <strong>capacit\u00e0 cognitive umane come l&#8217;apprendimento, la pianificazione, la risoluzione di problemi e il processo decisionale<\/strong>. L&#8217;obiettivo \u00e8 quello di consentire alle macchine di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l&#8217;intelligenza umana. Oggi l&#8217;IA viene gi\u00e0 utilizzata in molti settori: dai chatbot ai consigli sui prodotti nei negozi online, dalle previsioni finanziarie alle analisi delle immagini mediche. La gamma e le capacit\u00e0 delle applicazioni sono in costante crescita.   <\/p>\n<\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Categorie di intelligenza artificiale<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">IA debole\/scarsa  <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;IA debole\/stretta descrive sistemi specializzati per un compito specifico o un&#8217;<strong>area di applicazione limitata<\/strong>. Ne sono un esempio i sistemi per il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, gli scacchi o le auto a guida autonoma. Questi sistemi di IA sono molto efficienti nel loro rispettivo settore, ma non possono trasferire le loro capacit\u00e0 ad altri settori.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">AI forte\/generale<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le IA forti\/generali sarebbero sistemi che hanno una <strong>capacit\u00e0 di pensiero generale paragonabile all&#8217;intelligenza umana<\/strong>. Come la mente umana, potrebbero risolvere problemi in un&#8217;ampia variet\u00e0 di aree, riconoscere correlazioni e acquisire nuove conoscenze in modo indipendente. Questa forma di <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/de\/what-is\/artificial-general-intelligence\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Intelligenza Artificiale Generale (AGI)<\/a> <strong>\u00e8 esistita finora solo in teoria<\/strong> ed \u00e8 oggetto di intense ricerche (e di molti film di Hollywood).  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aree e tecnologie principali<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Apprendimento automatico<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;apprendimento automatico (ML) \u00e8 una delle aree centrali dell&#8217;intelligenza artificiale. I sistemi informatici dovrebbero <strong>imparare dai dati stessi<\/strong> e non lavorare con regole di programma rigide. Gli algoritmi di ML riconoscono autonomamente <strong>schemi e correlazioni<\/strong> in grandi quantit\u00e0 di dati e possono quindi fare previsioni o prendere decisioni.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le categorie pi\u00f9 importanti sono<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Apprendimento supervisionato<\/strong>: al sistema vengono forniti i dati di input e le uscite previste come esempi di addestramento, in modo da apprendere i modelli sottostanti. Le applicazioni includono la classificazione delle immagini o il rilevamento dello spam. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Apprendimento non supervisionato<\/strong>: in questo caso sono disponibili solo i dati di input e il sistema deve trovare strutture e cluster nei dati stessi. Le applicazioni includono la segmentazione dei clienti o i sistemi di raccomandazione. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Apprendimento per rinforzo<\/strong>: un algoritmo impara le azioni ottimali in un ambiente attraverso prove ed errori. Queste azioni vengono segnalate attraverso &#8221;premi&#8221; e &#8221;punizioni&#8221;. Le applicazioni includono la robotica, le strategie di gioco e l&#8217;ottimizzazione dei processi.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le tecniche di ML pi\u00f9 conosciute sono gli <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/topics\/decision-trees\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">alberi decisionali<\/a>, le <a href=\"https:\/\/www.bigdata-insider.de\/was-ist-eine-support-vector-machine-a-880134\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">macchine vettoriali di supporto<\/a> e le <a href=\"https:\/\/de.mathworks.com\/discovery\/neural-network.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reti neurali<\/a>. In pratica, quasi tutte le applicazioni conosciute dell&#8217;IA si basano attualmente su una qualche forma di apprendimento automatico.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Apprendimento profondo<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;apprendimento profondo \u00e8 una branca dell&#8217;apprendimento automatico che si basa sulle reti neurali artificiali. Queste imitano il modo in cui funziona il cervello umano, <strong>elaborando le informazioni in una rete di livelli gerarchici<\/strong>. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Grazie all&#8217;enorme potenza di calcolo e alle <strong>enormi quantit\u00e0 di dati<\/strong> per l&#8217;addestramento, i modelli di deep learning sono ora in grado di riconoscere autonomamente modelli complessi in immagini, audio e testi. Le applicazioni includono <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Visione computerizzata<\/strong>: riconoscimento di oggetti, segmentazione di immagini, guida autonoma<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Riconoscimento vocale<\/strong>: riconoscimento vocale, traduzione, sintesi vocale<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Elaborazione del linguaggio naturale<\/strong>: analisi del testo, analisi del sentimento, sistemi di dialogo<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Transformer_(Maschinelles_Lernen)\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">architetture di trasformatori<\/a> come BERT o GPT sono particolarmente potenti per l&#8217;elaborazione dei testi. Anche i modelli generativi per la sintesi delle immagini, come DALL-E o Midjourney, si basano sul deep learning.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si occupa dell&#8217;<strong>interazione tra computer e linguaggio umano in forma scritta e sonora<\/strong>. I suoi compiti principali sono <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Riconoscimento vocale<\/strong>: conversione del parlato in testo<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analisi del testo<\/strong>: riconoscere parole, temi e stati d&#8217;animo nei testi<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Traduzione<\/strong>: traduzione automatica tra le lingue<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sintesi vocale<\/strong>: generare linguaggio naturale da un testo<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sistemi di dialogo<\/strong>: comprendere e generare conversazioni<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Molti sistemi NLP utilizzano il deep learning, ma vengono utilizzati anche altri metodi come i sistemi basati su regole o i modelli statistici. Le applicazioni includono assistenti virtuali, chatbot, servizi di traduzione e altro ancora. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">IA generativa<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli di intelligenza artificiale generativa (come ChatGPT) sono in grado di <strong>generare<\/strong> <strong>contenuti completamente nuovi<\/strong> come testi, immagini, video, audio o codici di programmi simili ai dati di formazione. I modelli si basano solitamente sul deep learning e su architetture di trasformazione appositamente addestrate. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) \/ Modelli di fondazione<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I Large Language Models (LLM), noti anche come Foundation Models, sono modelli linguistici giganteschi che sono stati <strong>pre-addestrati su enormi quantit\u00e0 di dati<\/strong>, ad esempio con i contenuti dell&#8217;intera Internet. Sono estremamente potenti e possono essere personalizzati per un&#8217;ampia gamma di applicazioni. Attualmente sono utilizzati soprattutto nell&#8217;IA generativa. Sono considerati una base promettente per l&#8217;intelligenza artificiale generale.     <\/p>\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6acad1e4d2326&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6acad1e4d2326\" class=\"wp-block-image size-full wp-lightbox-container\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"864\" height=\"888\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/ki-technologien-und-kernbereiche-glossar.png\" alt=\"Tecnologie e aree principali dell'IA - Contributo del glossario\" 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dell&#8217;AI nelle aree delle vendite, della gestione della merce e dell&#8217;assistenza.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-background-color=\"rgba(2, 1, 1, 0)\" class=\"elementor-element elementor-element-5a57b9a elementor-widget__width-auto res sec-link  elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5a57b9a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-button\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Richiedi ora gratuitamente<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">AI o intelligenza artificiale: c&#8217;\u00e8 differenza?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I termini <strong>intelligenza artificiale <\/strong> <strong>(<\/strong> <strong>IA) <\/strong>e <strong>intelligenza artificiale (AI)<\/strong> significano fondamentalmente la stessa cosa: la capacit\u00e0 delle macchine di svolgere processi di pensiero e di apprendimento simili a quelli umani. Mentre il termine AI \u00e8 solitamente utilizzato nei <strong>paesi di lingua tedesca<\/strong>, l&#8217;abbreviazione AI \u00e8 pi\u00f9 comunemente usata <strong>a livello internazionale <\/strong>. Ci sono solo differenze di percezione: per molti, AI suona pi\u00f9 moderno e tecnologico, mentre KI \u00e8 spesso associato a sviluppi tedeschi o europei. In termini di contenuto, invece, non c&#8217;\u00e8 alcuna distinzione: a prescindere da AI o IA, l&#8217;obiettivo rimane lo stesso: <strong>sistemi intelligenti che automatizzano i flussi di lavoro e supportano i processi decisionali<\/strong>.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L&#8217;intelligenza artificiale nell&#8217;ambiente ERP<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;intelligenza artificiale non \u00e8 pi\u00f9 solo un concetto teorico. \u00c8 gi\u00e0 <g id=\"gid_0\">parte integrante dei moderni sistemi ERP<\/g>, soprattutto nelle PMI. Le funzioni AI integrate analizzano il potenziale di automazione in tempo reale, creano previsioni sui livelli delle scorte, supportano gli ordini automatizzati e consentono la manutenzione predittiva.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inoltre, l&#8217;IA identifica vendite e lead promettenti, suggerisce opzioni di up- e cross-selling mirate e crea significativi guadagni di efficienza grazie al riconoscimento automatico dei documenti, all&#8217;OCR e all&#8217;analisi intelligente dei processi.<br\/>Di particolare interesse: per molte aziende, l&#8217;IA non \u00e8 pi\u00f9 un &#8221;nice-to-have&#8221;, ma un vero e proprio game changer &#8211; che si tratti di magazzino, vendite o assistenza. La tecnologia consente di <strong>rendere i processi ERP pi\u00f9 efficienti dal punto di vista delle risorse, pi\u00f9 veloci e pi\u00f9 facili da usare<\/strong>. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aree di applicazione ed esempi<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;elenco mostra alcune delle attuali aree di applicazione dell&#8217;IA. Non \u00e8 assolutamente esaustivo. Le soluzioni di IA si stanno attualmente sviluppando a rotta di collo. Quasi ogni settimana vengono presentate nuove funzioni.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Produzione\/manifattura<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Robot industriali per l&#8217;assemblaggio, l&#8217;imballaggio e la saldatura<\/strong>: i robot controllati dall&#8217;intelligenza artificiale stanno assumendo sempre pi\u00f9 spesso compiti ripetitivi e pericolosi negli impianti di produzione, dall&#8217;assemblaggio di automobili all&#8217;imballaggio di merci.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Monitoraggio della produzione e controllo della qualit\u00e0 attraverso l&#8217;analisi delle immagini<\/strong>: i sistemi di telecamere con analisi delle immagini AI rilevano i difetti e i difetti di qualit\u00e0 in tempo reale, consentendo un monitoraggio continuo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Manutenzione predittiva attraverso modelli di monitoraggio e previsione<\/strong>: i dati dei sensori delle macchine vengono analizzati per prevedere i guasti imminenti e programmare la manutenzione in tempo utile.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Trasporto\/mobilit\u00e0<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sistemi di assistenza alla guida come l&#8217;avviso di superamento della corsia e i sistemi di frenata d&#8217;emergenza<\/strong>: i sistemi di intelligenza artificiale nelle auto forniscono supporto intervenendo in situazioni di pericolo o di abbandono involontario della corsia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Guida autonoma attraverso il riconoscimento degli oggetti e l&#8217;analisi delle situazioni<\/strong>: le auto a guida autonoma utilizzano l&#8217;intelligenza artificiale per riconoscere gli oggetti, i segnali e le situazioni del traffico per una navigazione sicura.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Controllo intelligente del traffico per ottimizzare i flussi di traffico<\/strong>: I semafori e i percorsi possono essere ottimizzati in tempo reale analizzando i dati sul traffico.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Assistenza sanitaria<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Individuazione di malattie attraverso l&#8217;analisi delle immagini e modelli di previsione<\/strong>: basandosi sui dati delle immagini e sulla storia dei pazienti, i modelli di intelligenza artificiale possono riconoscere malattie come il cancro o l&#8217;Alzheimer in una fase iniziale.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Assistenti virtuali per il triage, le raccomandazioni terapeutiche e la consulenza ai pazienti<\/strong>: i sistemi di intelligenza artificiale possono utilizzare l&#8217;elaborazione vocale per fornire valutazioni iniziali e consigli ai pazienti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sviluppo di farmaci attraverso lo screening virtuale e la previsione degli effetti<\/strong>: l&#8217;IA pu\u00f2 essere utilizzata per identificare candidati farmaci promettenti dai dati dei test e prevederne gli effetti.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Finanza<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Analisi del rischio di credito e credit scoring<\/strong>: i modelli di intelligenza artificiale analizzano i dati dei clienti e fanno previsioni sui rischi di credito per i prestiti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rilevamento delle frodi per transazioni e attivit\u00e0<\/strong>: Riconoscendo le anomalie nei modelli di dati, \u00e8 possibile identificare tempestivamente le attivit\u00e0 fraudolente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gestione del portafoglio e ottimizzazione delle strategie di investimento<\/strong>: i sistemi di intelligenza artificiale supportano l&#8217;ottimizzazione dei portafogli e delle strategie di investimento attraverso modelli di previsione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trading algoritmico e trading automatizzato di titoli<\/strong>: i sistemi di trading complessi eseguono transazioni in pochi secondi sulla base dei dati di mercato.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Servizio clienti\/marketing<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Chatbot e assistenti virtuali per il servizio clienti<\/strong>: i sistemi di intelligenza artificiale possono utilizzare l&#8217;elaborazione vocale per rispondere automaticamente alle richieste di informazioni in arrivo e per assegnarle agli esseri umani.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Raccomandazioni personalizzate sui prodotti in base ai profili dei clienti<\/strong>: I processi di analisi creano raccomandazioni personalizzate per ogni cliente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analisi della soddisfazione dei clienti a partire dalle interazioni e dai feedback<\/strong>: valutazione delle conversazioni e delle valutazioni dei clienti per ottimizzare la qualit\u00e0 del servizio.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analisi predittiva delle esigenze future dei clienti<\/strong>: I modelli predittivi identificano le tendenze e la domanda futura di prodotti e servizi.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Intrattenimento\/Media<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Raccomandazioni personalizzate per film, musica e giochi<\/strong>: Raccomandazioni personalizzate di contenuti basate sulla cronologia di utilizzo e sulle preferenze.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sottotitolazione e traduzione automatica dei contenuti<\/strong>: I contenuti possono essere sottotitolati e tradotti in tempo reale grazie all&#8217;elaborazione vocale.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personaggi virtuali e attori digitali<\/strong>: la cattura del movimento e la sintesi vocale possono essere utilizzate per creare personaggi animati e fotorealistici.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Sicurezza<\/h2>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sorveglianza e rilevamento di oggetti per i sistemi di sicurezza<\/strong>: i sistemi di telecamere con analisi delle immagini AI riconoscono persone, oggetti e situazioni pericolose.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Previsione e rilevamento di minacce e attacchi<\/strong>: Analizzando i modelli dei dati, \u00e8 possibile rilevare tempestivamente gli attacchi informatici e altre minacce.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Identificazione biometrica e riconoscimento facciale<\/strong>: per il controllo dell&#8217;accesso e l&#8217;identificazione delle persone utilizzando caratteristiche come il volto, l&#8217;iride o l&#8217;impronta digitale.<\/li>\n<\/ul>\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6acad1e4d3b23&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6acad1e4d3b23\" class=\"wp-block-image size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"660\" height=\"624\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" 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12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aspetti etici<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oltre al suo enorme potenziale, l&#8217;uso dell&#8217;intelligenza artificiale comporta anche numerose sfide e rischi etici che devono essere attentamente considerati:<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Responsabilit\u00e0 e trasparenza<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno dei problemi principali \u00e8 la questione della responsabilit\u00e0 quando i sistemi di IA commettono errori o causano danni. Chi \u00e8 <strong>responsabile<\/strong> in questi casi: gli sviluppatori, gli operatori o addirittura l&#8217;IA (come entit\u00e0 legale) stessa? Strettamente legata a questo aspetto \u00e8 la richiesta di trasparenza e <strong>tracciabilit\u00e0 nel processo decisionale<\/strong> dell&#8217;IA. Si tratta di una sfida importante, soprattutto per sistemi come il deep learning, che funzionano come una &#8221;scatola nera&#8221;.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Protezione e sicurezza dei dati<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Molte applicazioni di IA si basano sull&#8217;elaborazione di enormi quantit\u00e0 di dati, che spesso includono <strong>informazioni personali e sensibili<\/strong>. L&#8217;uso delle IA nelle organizzazioni deve quindi essere regolamentato e monitorato per evitare violazioni della privacy e della protezione dei dati.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Effetti sul mondo del lavoro<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;utilizzo dell&#8217;IA per l&#8217;automazione comporter\u00e0 la perdita di <strong>posti di lavoro<\/strong> in alcuni settori e ambiti occupazionali. Allo stesso tempo, per\u00f2, emergeranno profili professionali e requisiti di qualifica completamente nuovi. Questa trasformazione del mondo del lavoro deve essere organizzata in modo socialmente responsabile. Ci\u00f2 include la preparazione dei dipendenti al cambiamento attraverso la <strong>formazione e l&#8217;aggiornamento professionale<\/strong>.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Superintelligenza artificiale<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un giorno sar\u00e0 possibile sviluppare una potente intelligenza artificiale che sia alla pari o addirittura superiore all&#8217;intelligenza umana? Questo solleverebbe questioni etiche ed esistenziali fondamentali. Come possiamo garantire che una tale &#8221;superintelligenza&#8221; rispetti i <strong>valori, gli interessi e la sicurezza dell&#8217;uomo<\/strong>? Molti esperti considerano la superintelligenza incontrollata come uno dei maggiori rischi potenziali per l&#8217;umanit\u00e0.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Discriminazione<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I sistemi di intelligenza artificiale adottano i <strong>pregiudizi e i preconcetti <\/strong>contenuti nei dati di addestramento. Su questa base, possono prendere decisioni discriminatorie, ad esempio nella concessione di prestiti, nell&#8217;assunzione di personale o nel perseguimento di reati. Questo sviluppo deve essere contrastato in modo specifico attraverso la programmazione degli algoritmi e l&#8217;attenta selezione dei dati di addestramento. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Disinformazione e manipolazione<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La capacit\u00e0 delle moderne IA generative di generare realisticamente contenuti come testi, immagini, audio e video comporta enormi rischi. Pu\u00f2 essere utilizzata per diffondere <strong>contenuti falsi che sembrano reali al<\/strong> fine di ingannare le persone. I sistemi di riconoscimento dei contenuti generati dall&#8217;IA, cos\u00ec come i regolamenti e le regole di trasparenza, sono possibili contromisure. Tuttavia, \u00e8 discutibile la loro efficacia.     <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Protezione della propriet\u00e0 intellettuale<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I sistemi di intelligenza artificiale generativa vengono addestrati con enormi quantit\u00e0 di dati che spesso contengono <strong>opere protette da copyright<\/strong>. Molti autori ritengono che l&#8217;uso non richiesto di questi dati per l&#8217;addestramento dell&#8217;IA violi i loro diritti. Attualmente sono in corso cause legali.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Inoltre, la produzione di contenuti generati dall&#8217;IA solleva questioni di propriet\u00e0 intellettuale. <strong>Chi \u00e8 il proprietario<\/strong> delle opere create da un&#8217;IA? Lo sviluppatore del sistema di IA, l&#8217;operatore, l&#8217;utente o l&#8217;IA stessa? Le leggi esistenti non sono chiare al riguardo.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Sfide e limitazioni tecniche<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel complesso, le IA sono ancora una tecnologia molto giovane e immatura, con molti limiti come questi:<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Scalabilit\u00e0 e potenza di calcolo<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni, come il GPT, richiedono un&#8217;enorme potenza di calcolo e grandi quantit\u00e0 di dati di addestramento. L&#8217;addestramento di questi modelli richiede <strong>data center<\/strong> con migliaia di acceleratori GPU e <strong>consuma una quantit\u00e0 di energia pari<\/strong> a quella di intere citt\u00e0. La scalabilit\u00e0 di modelli ancora pi\u00f9 grandi si \u00e8 finora scontrata con limiti pratici ed economici.    <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Scarsit\u00e0 e qualit\u00e0 dei dati<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In molti settori mancano dati di formazione disponibili e di alta qualit\u00e0. Soprattutto per i casi d&#8217;uso pi\u00f9 rari, per le nuove lingue o per i settori specializzati, spesso mancano <strong>set di dati annotati<\/strong> nella quantit\u00e0 e qualit\u00e0 richieste.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Robustezza e tolleranza ai guasti<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le AI di oggi sono ancora piuttosto suscettibili di interferenze o attacchi mirati. I sistemi di intelligenza artificiale possono essere facilmente indirizzati in modo errato <strong>manipolando<\/strong> i dati di input e portando a risultati non corretti. Le architetture di IA tolleranti ai guasti e protette dagli attacchi sono quindi un importante campo di ricerca.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Trasferibilit\u00e0 delle competenze<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche i modelli di intelligenza artificiale pi\u00f9 potenti spesso <strong>non sono in grado di<\/strong> trasferire le conoscenze apprese in un dominio <strong>a compiti<\/strong> e ambiti <strong>nuovi e sconosciuti<\/strong>. Se gli viene affidato un compito con cui non hanno ancora familiarit\u00e0, producono risultati insensati o errati. Questo \u00e8 uno dei principali limiti dell&#8217;IA &#8221;debole&#8221; di oggi.    <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113480\" class=\"elementor elementor-113480 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-widget elementor-widget-loop-grid\" data-id=\"00fb37a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" 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elementor-element-5a57b9a elementor-widget__width-auto res sec-link  elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5a57b9a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/it\/conoscere\/ottimizzazione-dei-processi\/whitepaper-ki-und-erp-im-mittelstand\/\" id=\"wp-cta-button\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Richiedi ora gratuitamente<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n<div class=\"wp-block-custom-faq-accordion\"><div class=\"faqab\"><h2 class=\"faqab-title\">Domande frequenti sull&#8217;intelligenza artificiale<\/h2><div class=\"faqab-accordion\"><div class=\"faqab-item\"><details open=\"\"><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">In che modo l&#8217;intelligenza artificiale sta cambiando i sistemi ERP?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>L&#8217;AI rende i sistemi ERP pi\u00f9 intelligenti ed efficienti. Automatizza le attivit\u00e0 di routine, riconosce gli schemi nei dati e crea previsioni pi\u00f9 precise. In questo modo si risparmia tempo, si riducono gli errori e si migliora il processo decisionale. Le aziende possono pianificare meglio gli inventari, ottimizzare i flussi di lavoro e reagire pi\u00f9 rapidamente ai cambiamenti. L&#8217;intelligenza artificiale pu\u00f2 persino riconoscere i colli di bottiglia prima che diventino un problema.    <\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">Qual \u00e8 la differenza tra AI e apprendimento automatico?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>L&#8217;IA \u00e8 il termine generico che indica i sistemi che pensano o prendono decisioni in modo simile a quello umano. L&#8217;apprendimento automatico \u00e8 una forma speciale di questo tipo. In questo caso, il sistema impara in modo indipendente dai dati senza che ogni regola sia programmata in anticipo. Pi\u00f9 dati riceve, pi\u00f9 migliora. L&#8217;apprendimento profondo si spinge oltre: utilizza le reti neurali per riconoscere schemi particolarmente complessi, ad esempio nel riconoscimento delle immagini o nell&#8217;elaborazione del parlato.    <\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">Quali vantaggi offre l&#8217;IA alle aziende?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>L&#8217;intelligenza artificiale toglie molto lavoro alle aziende. Automatizza i processi, analizza enormi quantit\u00e0 di dati in pochi secondi e aiuta a prendere decisioni. Di conseguenza, \u00e8 possibile ridurre i costi, evitare gli errori e ottimizzare i processi aziendali. Le richieste dei clienti possono essere soddisfatte pi\u00f9 rapidamente, i livelli delle scorte possono essere gestiti in modo pi\u00f9 efficiente e le previsioni di vendita possono essere create in modo pi\u00f9 accurato. Le aziende risparmiano tempo e ottengono preziose informazioni sui loro dati.    <\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">L&#8217;utilizzo dell&#8217;IA comporta dei rischi?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>S\u00ec, perch\u00e9 l&#8217;intelligenza artificiale \u00e8 buona quanto i dati con cui lavora. Dati errati o distorti possono portare a decisioni sbagliate. Anche la protezione dei dati \u00e8 una questione importante: chi ha accesso ai dati? Come vengono elaborati? C&#8217;\u00e8 anche il rischio che le persone si fidino ciecamente dell&#8217;IA senza verificarne i risultati. \u00c8 quindi importante rivedere regolarmente i modelli di IA e utilizzarli in modo responsabile.     <\/div><\/div><\/details><\/div><div class=\"faqab-item\"><details><summary class=\"faqab-question\"><div class=\"faqab-question-header\"><div class=\"faqab-question-text\"><h2 class=\"faqab-h4\">L&#8217;uso dell&#8217;intelligenza artificiale nel sistema ERP \u00e8 conforme alle normative sulla protezione dei dati?<\/h2><\/div><div class=\"faqab-question-icon\"><span class=\"faqab-icon faqab-icon-opened\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" transform=\"rotate(180 12 12)\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><span class=\"faqab-icon faqab-icon-closed\"><svg width=\"32\" height=\"32\" viewbox=\"0 0 32 32\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"5\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path><\/path><\/svg><\/span><\/div><\/div><\/summary><div class=\"faqab-answer\"><div>Le soluzioni ERP affidabili si basano sull&#8217;elaborazione criptata dei dati, sui controlli di accesso e sulle linee guida per la protezione dei dati in conformit\u00e0 con gli standard del GDPR. Le aziende devono verificare con attenzione quali dati vengono elaborati e se vengono archiviati nel cloud o in locale. \u00c8 importante che gli utenti mantengano il controllo sui propri dati e che vengano definite regole chiare sull&#8217;utilizzo dei dati.  <\/div><\/div><\/details><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Fatti interessanti dal Blog<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-anwendungsfaelle-ki-erp-systeme\/\">13 casi di utilizzo dell&#8217;IA nel sistema ERP<\/a><br\/><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-anwendungsfaelle-ki-erp-systeme\/\">Questi fattori impediscono un uso efficiente dell&#8217;IA<\/a><br\/><a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-materialbedarfsplanung-mit-ki-3-use-cases-fuer-ihr-erp-system\/\">Pianificazione del fabbisogno di materiali nell&#8217;ERP con l&#8217;AI<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;intelligenza artificiale (AI) \u00e8 una branca dell&#8217;informatica che si occupa dello sviluppo di determinati sistemi e algoritmi: questi hanno lo scopo di imitare le capacit\u00e0 cognitive umane come l&#8217;apprendimento, la pianificazione, la risoluzione di problemi e la presa di decisioni. L&#8217;obiettivo \u00e8 quello di consentire alle macchine di svolgere compiti che normalmente richiederebbero l&#8217;intelligenza umana. Oggi l&#8217;IA viene gi\u00e0 utilizzata in molti settori: dai chatbot ai consigli sui prodotti nei negozi online, dalle previsioni finanziarie alle analisi delle immagini mediche. 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