Glossario
Le parole dell'AI, in chiaro.
40 termini spiegati in una o due frasi, con il collegamento alla guida che li approfondisce.
- AgenteUso
- Un sistema AI che non si limita a rispondere ma agisce: pianifica passi, usa strumenti (browser, file, app) e controlla i risultati finché il compito è finito. Approfondisci →
- AI ActRegole
- Il regolamento europeo (UE) 2024/1689 sull'intelligenza artificiale. Classifica i sistemi per livello di rischio e impone obblighi diversi a chi li sviluppa e a chi li usa. Approfondisci →
- Alfabetizzazione AIRegole
- L'obbligo (art. 4 dell'AI Act) di adottare misure perché chi usa l'AI in azienda ne capisca funzionamento, limiti e rischi. Dal Regolamento 2026/1744 non si deve più "garantire un livello sufficiente", ma l'obbligo resta per tutti. Approfondisci →
- AllucinazioneBase
- Quando il modello produce un'informazione falsa ma scritta con sicurezza: una sentenza inesistente, un numero inventato, una citazione mai detta. Approfondisci →
- APITecnico
- L'interfaccia con cui un programma usa un modello AI. Si paga a consumo, in base ai token letti e scritti, invece che con un abbonamento.
- BenchmarkBase
- Un test standard per misurare un modello (matematica, codice, ragionamento). Utile per confrontare, ma non dice come andrà sul TUO compito. Approfondisci →
- Chain of thoughtTecnico
- Il "ragionamento ad alta voce": il modello scrive passaggi intermedi prima della risposta. Nei modelli di ragionamento avviene in automatico, spesso nascosto. Approfondisci →
- Clonazione vocaleRegole
- Creare una copia sintetica di una voce da pochi minuti (o secondi) di registrazione. Utile per doppiaggio e contenuti, ma richiede il consenso della persona ed è usata nelle truffe. Approfondisci →
- Contesto (finestra di)Base
- Quanto testo il modello può "vedere" in una volta: la conversazione, i documenti caricati, le istruzioni. Oggi i modelli di punta arrivano a circa 1 milione di token. Approfondisci →
- Deep researchUso
- Modalità in cui l'AI consulta decine di fonti in autonomia per diversi minuti e produce un report con citazioni. Approfondisci →
- DeepfakeRegole
- Immagine, audio o video generato o manipolato che sembra autentico. L'AI Act impone di dichiararlo; dal 2026 i deepfake sessuali espliciti sono vietati.
- DeployerRegole
- Nel linguaggio dell'AI Act, chi usa un sistema di AI nella propria attività professionale (un'azienda, uno studio). Ha obblighi diversi dal "fornitore" che lo sviluppa. Approfondisci →
- DiffusioneTecnico
- La tecnica dietro quasi tutti i generatori di immagini e video: il modello parte da rumore casuale e lo ripulisce, passo dopo passo, fino a ottenere un'immagine coerente con la descrizione. Approfondisci →
- EmbeddingTecnico
- Una lista di numeri che rappresenta il significato di una parola o di un testo. Testi simili hanno embedding vicini: è così che funziona la ricerca "per significato". Approfondisci →
- Fine-tuningTecnico
- Addestrare ulteriormente un modello già pronto su esempi propri, per specializzarlo in uno stile o compito. Oggi spesso basta un buon contesto o una Skill.
- Frontiera (modello di)Base
- I modelli più capaci disponibili in un dato momento. A ottobre 2026: Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra e Sol, Gemini 4 Argon, Muse Wonder.
- GPUTecnico
- Il processore grafico usato per addestrare ed eseguire i modelli: fa migliaia di moltiplicazioni in parallelo. È il motivo per cui NVIDIA vale migliaia di miliardi.
- HarnessTecnico
- L'"imbracatura" attorno al modello: il programma che gli dà strumenti, memoria e un ciclo di lavoro. Lo stesso modello rende molto di più in un buon harness. Approfondisci →
- InferenzaTecnico
- L'uso del modello già addestrato per generare risposte. È ciò che paghi quando usi un'API o un abbonamento.
- Intelligence IndexBase
- Il punteggio sintetico di Artificial Analysis che combina diversi benchmark indipendenti. A ottobre 2026 il massimo è 58 (Claude Opus 5.5). Approfondisci →
- LLMBase
- Large Language Model, modello linguistico di grandi dimensioni: una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo a prevedere la parola successiva. Approfondisci →
- MCPUso
- Model Context Protocol: uno standard aperto per collegare un assistente AI a strumenti e dati esterni (Drive, calendario, gestionale) senza integrazioni su misura. Approfondisci →
- Mixture of Experts (MoE)Tecnico
- Un modello diviso in tanti "esperti": per ogni parola ne attiva solo alcuni. Sigle come "35B A3B" indicano 35 miliardi di parametri totali, 3 attivi alla volta: tanta conoscenza, velocità da modello piccolo. Approfondisci →
- MultimodaleBase
- Un modello che capisce (o produce) più tipi di contenuto: testo, immagini, audio, video, PDF.
- Open weightsBase
- Modelli i cui "pesi" sono scaricabili: puoi eseguirli sui tuoi server, senza mandare dati a terzi. Esempi: GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4, MiMo. Approfondisci →
- ParametriTecnico
- I numeri regolati durante l'addestramento: la "memoria" statistica del modello. I modelli di frontiera ne hanno da centinaia di miliardi a migliaia di miliardi. Approfondisci →
- PhishingRegole
- Messaggi che imitano banche, fornitori o colleghi per farti cliccare un link, pagare o rivelare credenziali. Con l'AI sono scritti senza errori: il segnale da notare è la richiesta, non la forma. Approfondisci →
- Pre-trainingTecnico
- La prima fase di addestramento: il modello legge una parte enorme del web e dei libri imparando a prevedere il token successivo. Costa centinaia di milioni. Approfondisci →
- PromptUso
- L'istruzione che dai al modello. Un buon prompt dice ruolo, obiettivo, contesto, vincoli e formato della risposta. Approfondisci →
- Prompt injectionRegole
- Un attacco in cui istruzioni nascoste in una pagina, email o documento "dirottano" l'AI che li legge. È il rischio principale degli agenti. Approfondisci →
- QuantizzazioneTecnico
- Ridurre la precisione dei numeri di un modello (per esempio a 4 bit) per farlo stare in meno memoria e girare più veloce, con una piccola perdita di qualità. È ciò che permette di usare modelli aperti su un computer normale. Approfondisci →
- RAGTecnico
- Retrieval-Augmented Generation: prima di rispondere il sistema cerca i passaggi pertinenti nei tuoi documenti e li mette nel contesto. Il chatbot di questo sito funziona così. Approfondisci →
- Ragionamento (modello di)Base
- Un modello che "pensa" prima di rispondere, generando passaggi intermedi. Più sforzo = risposte migliori su problemi difficili, ma più tempo e costo. Approfondisci →
- RLHFTecnico
- Reinforcement Learning from Human Feedback: la fase in cui il modello impara dalle preferenze umane a essere utile, chiaro e sicuro. Approfondisci →
- SkillUso
- Un pacchetto di istruzioni e file (procedure, modelli, script) che l'assistente carica solo quando serve. Serve a insegnargli "come lavori tu". Approfondisci →
- TemperaturaTecnico
- Un parametro che regola la casualità nella scelta della parola successiva: bassa = risposte prevedibili, alta = più varie e creative. Approfondisci →
- TokenBase
- Il pezzo di testo su cui ragiona il modello: una parola corta, un pezzo di parola, un segno. In italiano 100 parole sono circa 140-160 token. Si paga a token. Approfondisci →
- TransformerTecnico
- L'architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2017 ("Attention Is All You Need") su cui si basano tutti gli LLM moderni. Approfondisci →
- Vibe codingUso
- Costruire software descrivendo a parole cosa vuoi e lasciando scrivere il codice all'AI. Ottimo per prototipi; per la produzione serve revisione. Approfondisci →
- WatermarkRegole
- Marcatura (spesso invisibile) che identifica un contenuto come generato dall'AI. L'AI Act la richiede dal 2 dicembre 2026.
