Categoria: Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale e la nostra professionalità

Voglio partire con un cliché dicendo che l’uso dell’intelligenza artificiale generativa (quella, per intenderci, di modelli come ChatGPT, Gemini, Claude, MidJourney, Runaway), sta cambiando profondamente il modo in cui i contenuti vengono generati.

Certo è che la sua capacità di generare testi, immagini o rappresentazioni complesse di idee e strategie in pochi secondi sta abbattendo le barriere della cosidetta creatività tradizionale, riducendo significativamente i tempi di produzione e rendendo la creazione di contenuti accessibile come mai prima d’ora. Bene.

Tuttavia, questa democratizzazione della creatività ha introdotto un problema cruciale e che sicuramente era prevedibile, cioè la saturazione di contenuti mediocri, spesso incapaci di aggiungere valore reale rispetto a quanto già disponibile.

Con l’uso dell’IA generativa, i contenuti, soprattutto quelli testuali, vengono generati “rimacinando” informazioni apprese dal modello durante la fase di addestramento, che si basa appunto su cose già esistenti.  Senza un uso sapiente dei prompt, cioè del modo in cui chiediamo al modello di soddisfare le nostre richieste, o senza la conoscenza approfondita e la capacità di valutare criticamente ciò che viene prodotto, l’IA finisce per generare materiali che non apportano benefici al lettore, al cliente o al progetto e che possono rivelarsi anche controproducenti.

Due punti da tenere a mente

Se la velocità con cui l’IA generativa permette di produrre contenuti ha dato vita a una vera e propria “sovrapproduzione” di materiali, in un contesto in cui l’attenzione del pubblico è sempre più limitata, i materiali generati senza un’effettiva supervisione professionale rischiano di diventare semplicemente “rumore”.  L’IA generativa, senza una guida esperta, tende quindi produrre risultati scontati, anche banali.

Ma cosa significa guida esperta?

Due cose: la prima è utilizzare i modelli di IA generativa con tecniche di prompt che permettono di trarre valore dall’enorme base di conoscenza, che può essere rilavorato aggiungendo quello che la nostra esperienza ci ha fatto imparare. Semplifico. Tutti a scuola abbiamo imparato a parlare e a scrivere in modo da poter crescere professionalmente e personalmente. La stessa cosa bisogna fare qui. Imparare a dialogare con l’IA per plasmarla ai nostri scopi.

Quando si dice che l’IA sostituisce l’umano, probabilmente lo si dice per sentito dire. Chiunque ha avuto modo di lavorare in maniera seria con l’IA generativa, si è reso conto che non basta solo creare una richiesta, ma che essa va raffinata e testata fino a ottenere ciò che vogliamo. Vanno verificate le fonti, va educato il tono della risposta e l’approccio complessivo.

Non solo questo. Ed ecco la seconda cosa. Quello che effettivamente fa la differenza è l’esperienza e la professionalità della persona che genera il contenuto. In base a questo, la persona dovrà valutare e validare il risultato, intervenendo dove necessario e rendendo il contenuto davvero utile.

Quindi la professionalità non viene assolutamente scalzata dall’IA. Al contrario, l’intelligenza artificiale, con un uso corretto dei prompt, diventa un amplificatore delle nostre skill e della nostra esperienza.

Perché usarla se posso fare io?

Direte allora: perché usare l’IA se io da solo posso fare quello che fa lei?

Due ragioni: la prima è il tempo. Una volta imparato a creare i giusti prompt, un lavoro generato con l’IA è una solida base di partenza, diciamo il 70% o 80% del lavoro finale.

Un articolo, una presentazione, un piano commerciale, un programma di lavoro può essere strutturato dall’IA in modo che venga poi rifinito e completato dal professionista.

La seconda ragione sono le prospettive che l’uso dell’IA generativa apre. Il lavoro da generare può essere arricchito con prospettive e idee nuove, a cui magari non avevamo pensato. Basta chiederlo. Questo è il potere della conoscenza dell’IA, addestrata con lo scibile umano che noi, con la nostra competenza, possiamo far fruttare al massimo.

Noi capiamo il contesto. L’IA no. Noi capiamo le sensibilità del pubblico a cui ci rivolgiamo. L’IA fa fatica. Noi sappiamo che direzione prendere. L’IA dipende da noi per questo.

Partire

E se parto da zero? Se non so nulla di IA e di prompt?

Questo è lo sforzo che oggi ci viene richiesto. Come professionisti, che non facciamo gli specialisti di IA di mestiere, tocca comprendere che imparare il funzionamento e l’uso dell’IA è un investimento che facciamo per noi stessi e per l’azienda.

Ho scritto molto in passato su questo ma ripeto ancora che molte barriere o problemi che pensavamo esistessero nell’uso dell’IA, tendono a scomparire quando ci si mette le mani e ci si dedica con costanza all’uso di uno strumento di IA generativa come ChatGPT, Gemini o Claude.

Tantissime sono le opportunità offerte da siti e corsi per approcciare all’IA in maniera progressiva. Potete anche assumere un consulente che vi traghetti dentro questo mondo, secondo i vostri ritmi e possibilità, e vi faccia capire come metterlo a frutto.

Questo è un altro punto di frizione che spesso compare tra chi vuole capire meglio l’IA. Come la uso? Ma le nebbie scompaiono quando si comincia a usare l’IA, a contestualizzare e capire la potenza dello strumento. Come con l’auto, avete iniziato piano piano. Prima la piazza isolata, poi le prime strade, poi l’autostrada, puoi una nuova auto e via via siete diventati più sicuri e consapevoli.

Questo è il momento storico in cui la nostra professionalità, qualunque essa sia, assume un valore nuovo e accoppiata all’uso dell’IA generativa fa la differenza. Qualunque sia il lavoro che fate, giocando prima e impegnandovi poi con l’IA , non solo scoprirete quanto può essere utile, ma anche come possiate costruire cose nuove a cui non avevate pensato sfruttando al meglio le tecnologie a disposizione.

Perché visitare una fiera è ancora fondamentale nell’era digitale

Un tempo le fiere erano il cuore pulsante delle città medievali: crocevia di mercanti, viaggiatori e innovatori del passato, dove un buon affare poteva siglarsi con una stretta di mano e una promessa di fiducia. Oggi, pur in un mondo dominato da e-commerce, call su Zoom e piattaforme digitali, le manifestazioni fieristiche mantengono un fascino e un’efficacia intramontabili.

Certo, ogni tanto arrivare in fiera può sembrare un’impresa epica. Percorsi infiniti tra padiglioni, più o meno sterminati oppure piccoli ma con tantissimi espositori, nuovi brand che spuntano come funghi e che facciamo fatica a contestualizzare in termini di proposta e affidabilità, e quella costante sensazione di aver perso lo stand più interessante mentre eri in fila per un meritato caffè.

Eppure, visitare una fiera resta una delle esperienze più avvincenti per chi vuole scoprire novità, stringere relazioni autentiche e, perché no, portarsi a casa un paio di gadget interessanti. Nell’era del digitale, dove gli annunci si susseguono senza sosta, vedere dal vivo il prodotto che ci ha affascinato o incuriosito fa tutta la differenza.

Oggi, però, abbiamo un asso nella manica: l’intelligenza artificiale. Che si tratti di pianificare ogni minuto della tua visita, orientarti tra gli stand o fare un resoconto accurato di ciò che hai visto e proseguire le relazioni iniziate durante la manifestazione, la tecnologia può trasformare il possibile caos della fiera in un’esperienza organizzata e produttiva.

Questo articolo è pensato per tutti coloro che vogliono fare della visita in fiera un’esperienza davvero utile per se e la propria azienda, con suggerimenti che passano dalla preparazione a casa fino al follow-up finale, con piccoli trucchi pratici e riflessioni più profonde sul ruolo che le fiere giocano in un’epoca ormai segnata profondamente dal digitale.

La visita comincia (molto) prima di arrivare in fiera

Ogni fiera inizia ben prima che tu metta piede tra i padiglioni. Prepararsi con cura non è solo una buona idea, è la chiave per trasformare l’esperienza in qualcosa di davvero produttivo. D’altronde, chi va in battaglia senza uno stratega rischia di perdere ancor prima di combattere, e una fiera, in fondo in fondo, non è così diversa. I risultati premiano chi sa pianificare.

Definisci i tuoi obiettivi

Prima di tutto, chiediti “perché sto visitando questa fiera”? Lo so, è una domanda banale, ma sempre necessaria.

Quindi, qual è l’obiettivo? Vuoi trovare nuovi fornitori? Rinsaldare le relazioni con i tuoi fornitori abituali? Cercare ispirazione per un progetto o una nuova idea di business? Verificare se esistono nuovi mercati adiacenti al tuo che potresti esplorare senza sovraccaricare le risorse della tua azienda? O magari stringere nuove collaborazioni?

Una volta chiarito lo scopo, tutto il resto – dai percorsi da seguire agli incontri da organizzare – diventa più chiaro, senza essere vittima del caso e del caos.

Lascia che l’IA faccia il lavoro sporco

Viviamo in un’epoca in cui puoi delegare buona parte della preparazione alla tecnologia. Ecco alcuni spunti pratici.

Ricerca espositori. Usa strumenti come ChatGPT per stilare un elenco di aziende che rispondono ai tuoi interessi. Puoi ottenere descrizioni dei loro prodotti o servizi per decidere chi visitare. Puoi caricare l’elenco espositori o fornire direttamente il link al sito della fiera per far analizzare i dati a modelli come ChatGPT. Strumenti come Perplexity possono aiutarti a identificare i trend più rilevanti del settore e, successivamente, trovare gli espositori che rispondono a tali requisiti.

Creazione di un’agenda. Con app come Google Calendar o Notion, puoi organizzare gli stand in base ai tuoi obiettivi. Alcune fiere offrono persino assistenti virtuali che creano itinerari personalizzati per te. In alternativa, puoi chiedere a ChatGPT di pianificare le tue visite in base al tempo disponibile e alle priorità, ottimizzando il tuo percorso. ChatGPT elaborerà un piano personalizzato, tenendo conto delle tue priorità e lasciando anche spazio per un’esplorazione freestyle, così da bilanciare pianificazione e spontaneità. Ad esempio, puoi creare un itinerario ottimizzato per la tua visita in fiera, ecco un esempio di prompt da utilizzare:

“Sto partecipando alla fiera [Nome Fiera], che si tiene a [Luogo] dal [Data inizio] al [Data fine]. Ho interesse per i seguenti settori: [Settore 1, Settore 2, ecc.]. Ecco una lista di espositori che mi interessano maggiormente: [Lista espositori]. Ho [Tempo disponibile] ogni giorno per visitare la fiera e vorrei anche partecipare a [Eventi specifici come workshop, talk o seminari]. Puoi aiutarmi a pianificare un itinerario giornaliero che ottimizzi il tempo e includa momenti liberi per esplorare altri stand interessanti?”

Approfondimenti intelligenti. Delegare alla tecnologia non significa spegnere il cervello, ma permettere che gli strumenti si occupino della routine, lasciando a te il tempo per rifinire il piano, valutare ogni aspetto e magari ottenere spunti a cui non avevi pensato. Strumenti come LinkedIn possono suggerirti chi contattare tra gli espositori, aiutandoti a identificare i decision-maker e a facilitare un primo approccio. Puoi anche sfruttare ChatGPT (o strumenti simili come Gemini o Claude) per creare una lista di domande mirate da fare agli espositori, in base alle tue necessità, o preparare presentazioni personalizzate della tua azienda. Questo può fare la differenza, visto che gli addetti di ogni stand ricevono decine di richieste al giorno e avere le idee chiare per ottenere le informazioni giuste fin da subito aumenta le tue probabilità di successo. Ad esempio:


“Sto per visitare lo stand di [Nome Azienda] durante la fiera [Nome Fiera] e voglio saperne di più sul loro nuovo prodotto, [Nome Prodotto]. Mi interessa capire meglio le sue applicazioni pratiche e come potrebbe integrarsi nella mia attività. Vorrei anche informazioni sui costi, sui modelli di finanziamento disponibili e sui possibili ritorni sull’investimento. Inoltre, mi piacerebbe sapere se ci sono esempi di altre aziende che lo stanno già utilizzando con successo e quali vantaggi competitivi offre rispetto ad altri prodotti simili sul mercato. Puoi aiutarmi a preparare una lista di domande chiare da porre durante il mio incontro?”

Prenota un appuntamento. Molte fiere offrono la possibilità di prenotare appuntamenti con espositori o aziende specifiche. Approfitta di questa opportunità per organizzare incontri mirati con i rappresentanti di brand o organizzazioni che ti interessano di più. Prenotare in anticipo ti garantisce tempo dedicato con persone chiave e permette di ottenere risposte puntuali alle tue domande, evitando di improvvisare sul momento. Per gestire al meglio il tuo tempo, individua in anticipo le aziende con cui vorresti confrontarti e verifica, attraverso il sito della fiera o l’app ufficiale, se è possibile fissare appuntamenti. Questo approccio non solo rende la visita più produttiva, ma ti assicura anche di non trascurare le priorità principali.

Sfrutta LinkedIn per contattare i decision-maker. Se non trovi un sistema ufficiale di prenotazione, LinkedIn può diventare il tuo strumento preferito per raggiungere le persone giuste. Usa i filtri di ricerca avanzata per identificare professionisti che potrebbero essere utili, ad esempio specificando il ruolo aziendale, la località o il settore. Dopo aver individuato i contatti, interagisci con i loro contenuti prima dell’evento: commenta un post recente, metti un like a una loro iniziativa o condividi un articolo interessante collegato al settore. Questo ti aiuterà a creare una connessione prima ancora di inviare un messaggio. Quando scrivi, ricorda che brevità e chiarezza sono fondamentali. Se hai molti messaggi da inviare, puoi utilizzare ChatGPT per personalizzare ogni richiesta in base al contatto e all’azienda, risparmiando tempo senza perdere impatto. Ecco un esempio pratico da dare a ChatGPT:

Buongiorno [Nome], mi chiamo [Tuo Nome] e sono [Ruolo] presso [Azienda]. Ho notato il vostro stand alla fiera [Nome Fiera] e sarei interessato a discutere di [Tema specifico]. Sarebbe possibile fissare un breve incontro il [Data/Orario]?

Gestire la mancanza di risposta. Se non ricevi una risposta prima dell’evento, non scoraggiarti. Durante la fiera, visita comunque lo stand dell’azienda, chiedendo al desk se è possibile incontrare un rappresentante o lasciare un messaggio. Preparati con una breve presentazione di te stesso e delle tue necessità, per sfruttare al meglio eventuali opportunità in loco.

Pianifica la logistica con saggezza

Viaggio e soggiorno. Prenota con largo anticipo e scegli hotel vicini alla fiera per risparmiare tempo e stress. Usa app come The Fork per prenotare ristoranti in zona, così da evitare brutte sorprese all’ultimo minuto. Informati sui mezzi pubblici per evitare di restare bloccato nel traffico o verifica la disponibilità di parcheggi nei pressi dei padiglioni che ti interessano di più.

Mappa della fiera. Consulta in anticipo la disposizione dei padiglioni e pianifica i tuoi spostamenti. Molte fiere offrono app dedicate con mappe interattive che ti permettono di salvare percorsi, stand di interesse e appuntamenti, rendendo la visita più fluida.

Attrezzatura indispensabile. Scarpe comode sono un must, insieme a un caricabatterie portatile per il telefono e un quaderno per gli appunti o, in alternativa, una buona app per le note. Se preferisci registrare le tue impressioni al volo, usa il registratore vocale del tuo smartphone. Sarà utile poi per riorganizzare le idee in un secondo momento.

Prenditi una pausa. Partecipare a una fiera può essere un’esperienza intensa e stancante. Tra incontri, stand e conferenze, il rischio di sovraccaricarsi è sempre dietro l’angolo. Concediti delle pause regolari per ricaricare le energie: siediti, bevi qualcosa e approfitta del momento per riflettere su ciò che hai già realizzato. Usa queste pause anche per valutare i prossimi passi. Rivedi la tua agenda, aggiorna le note e pianifica eventuali aggiustamenti al tuo itinerario. Se qualcosa è cambiato, chiedi a ChatGPT di rivedere il tuo itinerario per ottimizzare I tempi. Una mente riposata è più lucida e pronta a cogliere nuove opportunità.

Raccogli campioni con intelligenza. Le fiere sono una miniera di campioni e materiali informativi, ma raccoglierli senza criterio può diventare un peso inutile. Scegli con attenzione cosa prendere: privilegia materiali utili o campioni che possano avere un valore concreto per la tua attività. Evita di appesantirti con volantini e opuscoli ridondanti che potresti facilmente scaricare in formato digitale. Se trovi campioni interessanti ma ingombranti, chiedi agli espositori se possono inviarteli direttamente per posta. Questo approccio non solo ti alleggerisce, ma ti permette di concentrare le tue energie sull’esperienza della fiera, invece di preoccuparti del trasporto.

Follow-up: Il vero lavoro inizia quando si torna a casa

Visitare una fiera è un investimento di tempo e risorse. Ma il vero valore di quell’investimento emerge solo se fai un follow-up strutturato e mirato. È il momento in cui trasformi le informazioni raccolte, i contatti stabiliti e le ispirazioni colte in azioni concrete.

Riorganizza i dati raccolti con l’IA

Digitalizza i contatti. Usa app dedicate per scansionare i biglietti da visita e trasformarli in contatti digitali ben organizzati. In alternativa, fotografa i biglietti e fornisci l’immagine a ChatGPT per ottenerli nel formato che preferisci. Puoi anche aggiungere note o dettagli personali alla foto per contestualizzare meglio ogni contatto. Questo ti aiuterà a integrare immediatamente le informazioni nel tuo sistema, evitando che pile di biglietti finiscano dimenticate.

Riassumi con intelligenza. Utilizza strumenti di sintesi basati sull’IA per raccogliere i punti chiave delle conversazioni avute in fiera. Puoi trascrivere note vocali o rielaborare appunti scritti, ottenendo un documento chiaro e facilmente consultabile. Strumenti come ChatGPT possono leggere le foto delle tue note e convertirle in testo, oppure trascrivere l’audio delle tue osservazioni registrate, trasformandolo in un resoconto ben strutturato.

Strategie per il follow-up

Email di follow-up mirate. Il follow-up è il momento per consolidare le relazioni avviate in fiera. Una buona email di follow-up dovrebbe:

  1. Fare riferimento alla conversazione avuta in fiera.
  2. Aggiungere valore, come un link o un documento utile.
  3. Indicare chiaramente il passo successivo, ad esempio un incontro o un approfondimento.

Ecco un modello da adattare secondo le nostre necessità e da dare a ChatGPT:

Buongiorno [Nome], è stato un piacere incontrarti allo stand [Numero Stand] durante [Nome Fiera]. Abbiamo discusso di [Argomento] e penso che la nostra collaborazione potrebbe portare a [Beneficio]. Ti invio [Risorsa/Informazione utile] e sarei felice di approfondire l’argomento in una prossima call. Fammi sapere quando sarebbe più comodo per te!

Condividi gli insight con il team. Riporta novità, trend individuati e contatti strategici al tuo team. Usa strumenti come Gamma AI, che ti permettono di caricare testo e generare una presentazione accattivante in pochi minuti, o crea report sintetici con l’IA. Puoi persino chiedere all’IA di creare una traccia di brainstorming per il team basandosi sul materiale raccolto in fiera.

Prepara una reportistica utile. Organizza tutto ciò che hai appreso in un report che sia utile sia nel breve sia nel lungo termine. Includi i contatti raccolti, nuove opportunità di mercato, idee per migliorare i processi aziendali e spunti strategici. Un report ben fatto può servire non solo per pianificare future fiere, ma anche per fornire un contesto chiaro al tuo strumento di IA. Ad esempio, puoi caricare il documento su un assistente AI per riutilizzare i dettagli in modo efficace nelle conversazioni future.

Le fiere nell’era digitale e oltre

Avrete già notato che le fiere si stanno trasformando. Da semplici esposizioni massive di prodotti sono diventate piattaforme ibride che combinano la dimensione fisica con quella digitale, creando esperienze più immersive e interattive. Questo cambiamento non riguarda solo l’organizzazione degli eventi, ma il loro ruolo strategico per i visitatori e per le aziende.

Le fiere di oggi, infatti, non si concludono con l’ultimo giorno in presenza. Molte offrono piattaforme digitali per accedere a registrazioni di workshop, materiali scaricabili o resoconti. Utilizza questi strumenti per approfondire i contenuti che non hai avuto modo di seguire dal vivo.

Ad esempio, se hai partecipato a un talk interessante, verifica se è disponibile una registrazione per rivederlo con calma. Questo approccio non solo rafforza ciò che hai appreso, ma ti permette anche di condividere informazioni utili con il tuo team, trasformando la tua visita in una risorsa preziosa per tutta l’azienda.

Le fiere sono diventate anche momenti di confronto. Partecipare a seminari, convegni e talk dedicati permette di entrare in contatto con esperti, distributori e opinion leader del settore. Questi incontri sono occasioni preziose per comprendere tendenze di mercato, anticipare i bisogni dei clienti e valutare nuovi modelli di business. È sempre consigliato pianificare la partecipazione a questi eventi, in base agli interessi e agli obiettivi, perché ciò aggiunge ulteriore valore alla visita.

Lascia spazio al freestyle. Il valore della serendipità

In una fiera ben pianificata, c’è sempre bisogno di uno spazio libero, un momento in cui lasciare da parte l’agenda strutturata e vagare senza meta precisa.

Questo “spazio freestyle” non è tempo sprecato, ma una strategia per permettere al cervello di connettere i punti tra le novità esplorate e il proprio know-how.

Spesso, è proprio durante questi momenti di apparente casualità che nascono le idee migliori. Noti un prodotto che non avevi considerato, scopri un’azienda innovativa o ti lasci ispirare da un dettaglio inaspettato. Pianificare bene significa anche lasciare spazio a questo approccio libero, così da trasformare il caos in creatività.

Le fiere, quindi, non sono solo vetrine di prodotti, ma veri e propri laboratori di innovazione e relazioni. Con una pianificazione accurata e un pizzico di spazio per l’improvvisazione, ogni visitatore può trasformare l’esperienza fieristica in una risorsa strategica per il proprio successo.

Il valore intramontabile dell’esperienza diretta

Le fiere sono molto più di semplici esposizioni di prodotti. Sono momenti in cui ispirazione, connessioni e opportunità si intrecciano, offrendo ai visitatori un’esperienza unica e irripetibile.

Abbiamo visto come pianificare con cura, sfruttare le tecnologie dell’intelligenza artificiale, gestire al meglio il tempo durante la visita e valorizzare il follow-up siano strategie essenziali per massimizzare il tuo investimento di tempo e risorse. Dai preparativi a casa, passando per la fiera stessa, fino all’organizzazione del materiale raccolto una volta rientrati, ogni passo è fondamentale per trasformare l’esperienza in risultati concreti.

E non dimenticare di lasciare spazio per il “freestyle”, quel momento in cui vagare senza meta precisa può aprirti a nuove idee e connessioni inattese, mettendo a frutto il tuo know-how in modi che non avresti mai immaginato.

Con le giuste strategie e strumenti, ogni visita a una manifestazione può diventare un’opportunità per far crescere il tuo business, ampliare le tue conoscenze e scoprire nuove prospettive.

Scopri come l’Intelligenza Artificiale può trasformare il tuo lavoro: guida gratuita per chi inizia

Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un tema centrale per molte aziende, grandi e piccole. Ma tra tecnicismi complicati e informazioni frammentate, può essere difficile capire da dove iniziare e, soprattutto, come applicarla concretamente alla propria realtà aziendale.

Proprio per questo, ho creato una guida gratuita, pensata per chi vuole esplorare il mondo dell’IA in modo semplice e pratico, senza dover essere un esperto di tecnologia.

A chi è dedicata questa guida?

Questa guida è perfetta per:

  • Piccole imprese e professionisti che vogliono capire come l’IA possa semplificare il lavoro di ogni giorno, migliorando efficienza e produttività.
  • Chi si avvicina all’IA per la prima volta e cerca una risorsa chiara per iniziare a orientarsi.
  • Chi ha sentito parlare di ChatGPT, IA generativa o automazione, ma non sa bene come integrarli nella propria azienda.

Non è una guida per tecnici o sviluppatori avanzati. È pensata per fare da ponte tra curiosità e azione, aiutandoti a valutare se e come l’IA possa fare la differenza nel tuo lavoro.

Cosa troverai nella guida?

📘 Esempi pratici: come usare l’IA per creare contenuti, migliorare l’assistenza clienti, ottimizzare processi e risparmiare tempo.
📘 Strumenti semplici e accessibili: una selezione di tool gratuiti o low-cost per iniziare subito.
📘 Glossario essenziale: spiegazioni chiare dei termini più comuni per non perderti tra sigle e definizioni complesse.
📘 Consigli strategici: come integrare l’IA nella tua azienda passo dopo passo, superando ostacoli e resistenze.

Scarica la guida gratuita

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Stampatori e Intelligenza Artificiale. Dati e qualche osservazione

In passato ho scritto diversi articoli sull’intelligenza artificiale e il mondo della stampa, spiegando i concetti principali, l’uso e il perché è conveniente usarla.

Ora cominciano ad essere disponibili sempre più dati relativi all’intelligenza artificiale e la sua adozione nell’ambito della stampa digitale, con molti degli sviluppi più rilevanti che ci arrivano da oltre oceano.

Ascoltando podcast e interviste, emerge una realtà fatta di due facce: da un lato, una forte spinta all’adozione dell’IA. Tutti sembrano essere consapevoli a vario titolo del fatto che non si tratta di una semplice tecnologia, ma di un elemento capace di riscrivere profondamente le regole del gioco, permettendo di fare cose fino a ieri impensabili.

Dall’altro lato, quando si va nel quotidiano e non ci si limita solo a dire che l’IA è una tecnologia rivoluzionaria, permangono barriere e ostacoli effettivi che frenano l’adozione.

Voltarsi dall’altra parte non è consigliato. Non è possibile relegare l’IA a una moda passeggera o all’ennesima nuova feature tecnologica che prima o poi busserà alla nostra porta: mentre noi lo facciamo, qualcun altro, magari un nostro concorrente, potrebbe già trovarsi in vantaggio.

L’IA offre strumenti pratici per ottimizzare processi, migliorare l’efficienza e creare nuove opportunità di business, e sappiamo quanto ne abbiamo bisogno, combattendo ogni giorno tra spese, ricavi e profitti. Abbiamo bisogno di spazio per innovare e l’IA ci da questa possibilità, perché libera il nostro tempo per attività più creative o strategie per aumentare il numero dei clienti che possono rivolgersi a noi.

Le nuove regole del gioco

Tradizionalmente, la stampa è vista come un servizio: un cliente arriva, ordina, e poi si consegna il prodotto. Considerando quanto sta succedendo, dovremmo chiederci se questo modello è ancora sostenibile e per quanto tempo. E con che margini di profitto poi, se la concorrenza aumenta. In effetti, il vero concorrente non è lo stampatore vicino (lo è, ma riusciamo a prenderne le misure), ma piuttosto chi ha già capito come sfruttare l’IA a proprio vantaggio.

La capacità di adattarsi a queste nuove condizioni è l’investimento migliore che possiamo fare.

Cosa significa in pratica?

Ci sono alcuni aspetti che voglio elencare, non in maniera esaustiva, per offrire una panoramica di dove l’IA impatta e cosa permette di fare.

  • Personalizzazione grafica. L’IA applicata alle immagini consente di creare varianti di un design, mock-up, loghi o ambientazioni fotografiche in tempi rapidissimi. Questo significa poter rispondere alle richieste dei clienti in modo molto più puntuale, fornendo loro esattamente quello di cui hanno bisogno, con soluzioni su misura per ogni esigenza.

  • Contenuti. L’IA è in grado di generare azioni pubblicitarie mirate, sviluppando la comunicazione sui canali social per attrarre nuovi lead. L’utilizzo di modelli di IA permette di analizzare in profondità il comportamento degli utenti o della concorrenza e creare campagne pubblicitarie perfettamente targettizzate, aumentando l’efficacia delle nostre strategie di marketing e dei nostri investimenti.

  • Supporto alla vendita. È possibile produrre una documentazione ottimizzata per la forza vendita, basata sui punti di forza e debolezza della concorrenza, rispondere a potenziali obiezioni dei clienti oppure ottenere nuove prospettive o strategie da esplorare. L’IA può generare argomentazioni persuasive, personalizzate per ciascun cliente, mettendo in evidenza i vantaggi specifici rispetto alle alternative sul mercato.

  • Analisi dati. Navigazione dei dati aziendali per identificare pattern e analizzare i risultati delle campagne. L’IA ci consente di gestire grandi volumi di dati e di estrarre insight rilevanti in tempi ridotti, permettendoci di valutare i risultati e considerare migliorie. Questo porta a un miglioramento continuo delle nostre operazioni e dei servizi offerti.

  • Supportro alle strategia. Supporto nell’elaborazione di strategie, brainstorming per generare nuove idee e migliorare piani esistenti. L’IA è uno strumento ideale per simulare scenari futuri e valutare diverse strategie prima di prendere decisioni, riducendo il rischio di scelte errate.

Ora, se ci pensate, siamo davanti a un bivio.

Possiamo ignorare l’IA e fare affidamento sulla nostra esperienza e sulla fedeltà dei clienti. Ma è fondamentale essere consapevoli che, mentre noi rimaniamo fermi, qualcun altro potrebbe renderci obsoleti perchè la concorrenza che integra l’IA avrà più possibilità di creare cose nuove, più velocemente e a costi probabilmente inferiori, il che potrebbe erodere significativamente la nostra base clienti e la nostra capacità di innovare.

Oppure possiamo abbracciarla, iniziando con piccoli passi. Ad esempio, sfruttare l’IA per analizzare i dati di vendita, migliorare il nostro sito o creando dei contenuti per le nostre azioni pubblicitarie. Usare l’IA è come assumere una risorsa molto competente, ma che non conosce ancora il nostro business

Per questo si può disegnare un percorso che includa l’IA come parte integrante del nostro modello di business o delle azioni che facciamo nel quotidiano. Provatela per scrivere una mail, leggere un bilancio o un report. L’importante è cominciare, magari con progetti di dimensioni ridotte che permettano però di apprendere come sfruttare l’IA, per poi estendere le applicazioni in modo graduale ma continuo.

Alcuni dati da considerare

Secondo il report di Printing United/Napco Research “Artificial Intelligence in the Printing Industry: The Journey Begins“, realizzato negli Stati Uniti intervistando stampatori americani, vi sono alcune cifre interessanti da considerare che arrivano dal mondo reale:

  • Adozione in crescita: L’uso dell’IA tra i fornitori di servizi di stampa (PSP) è passato dal 24,7% nel settembre 2023 al 40% nel marzo 2024. La percentuale di chi non intende adottare l’IA è diminuita dal 48,4% al 32,8% nello stesso periodo. Questi dati mostrano che ci si ta muovendo in maniera marcata verso l’adozione dell’IA all’interno delle attività.

  • Applicazioni chiave: L’IA viene utilizzata per la creazione di contenuti (blog, e-mail, social media, 29%), strategie di marketing (campagne, segmentazioni, 16.1%) e di vendita (automazione, previsioni, metodologie, 13.7%).  Come vedete, si rispecchia in quanto abbiamo visto sopra nella lista on gli utilizzi principali.

Barriere all’adozione

  • Curva di apprendimento ripida e definizione degli scopi. Molti PSP trovano difficile comprendere come implementare l’IA. Spesso le tecnologie sono complesse e richiedono competenze specifiche, e questo può rappresentare un ostacolo all’adozione per le piccole e medie imprese che non hanno personale specializzato.

  • Sicurezza dei dati. Preoccupazioni sulla protezione della proprietà intellettuale. Questo è un aspetto particolarmente delicato, poiché l’integrazione dell’IA comporta l’utilizzo di grandi volumi di dati, che devono essere gestiti in modo sicuro e conforme alle normative.

  • Formazione del personale.La necessità di educare il team sui benefici dell’IA. Senza un’adeguata formazione, l’introduzione di nuove tecnologie rischia di non portare i benefici sperati e di essere vista come un costo piuttosto che come un’opportunità.

Raccomandazioni

  1. Partire in piccolo. Concentrarsi su un’area specifica, come l’automazione delle operazioni. Scegliere un singolo processo su cui lavorare permette di ridurre il rischio e di testare l’efficacia dell’IA senza stravolgere l’intera azienda.

  1. Educazione continua. Partecipare a corsi per aggiornarsi sulle nuove tecnologie. L’apprendimento è fondamentale per rimanere competitivi e per sfruttare appieno le potenzialità offerte dall’IA. Eventi come workshop, webinar e corsi online sono ottime occasioni per acquisire nuove competenze.

  1. Coinvolgimento della professionalità. Mantenere il controllo umano nei processi critici. Anche se l’IA può automatizzare molti aspetti del lavoro, l’intervento umano è fondamentale per garantire la qualità e per gestire situazioni complesse che richiedono un giudizio esperto e in linea con le politiche e il tono comunicativo dell’azienda.

La situazione in Italia tra gli stampatori

Nell’ottobre 2024, Roland DG ha condotto una survey presso i suoi stampatori con lo scopo di capire qual è lo status dell’adozione dell’IA nelle aziende. L’indagine ha rivelato che:

  • Il 36% degli stampatori utilizza in qualche modo strumenti di IA.
  • Il 64% non utilizza l’IA o sta valutando se introdurla.

Questi dati mostrano un interesse crescente, ma anche una quota significativa di indecisi che probabilmente necessita di guida, supporto e formazione.

Molti di quelli che hanno risposto di utilizzare l’IA, la usano in modo sporadico, non come una parte importante del flusso di lavoro, suggerendo che essa è ancora percepita come uno strumento ausiliario. Solo il 28% degli intervistati la usa in maniera quotidiana (ChatGPT e Copilot principalmente).

È chiaro che la formazione è un fattore determinante. Senza una comprensione delle possibilità offerte dall’IA che ho illustrato sopra, molti stampatori si limitano giustamente a un utilizzo superficiale della tecnologia, che non consente di ottenere i veri vantaggi competitivi.

Perché gli stampatori non adottano l’IA?

  • Mancanza di tempo: Il 40% ritiene che la formazione sull’IA richieda troppo impegno. In un settore dove i margini di profitto sono già ridotti, dedicare tempo alla formazione può sembrare un lusso, ma è un investimento necessario per il futuro.

  • Scarsa conoscenza interna: Il 33% segnala la mancanza di competenze tecniche. È necessario colmare questo gap attraverso la collaborazione con esperti e l’organizzazione di training mirati che consentano al personale di sviluppare le competenze necessarie.

  • Difficoltà nell’identificare le aree di applicazione: Oltre il 25% non sa come integrare l’IA nei propri processi. Spesso ciò deriva dalla mancanza di una visione strategica, ed è qui che un buon consulente può fare la differenza, aiutando l’azienda a identificare le aree più promettenti per l’adozione dell’IA.

Cosa si può fare

L’IA può incutere timore e lo capisco bene. Anc’io all’inizio ho fatto fatica a contestualizzare e capire. Ci sono tante informazioni spesso gergali, consulenti esperti sulla tecnica ma poco pratici nell’integrazione in settori specifici o a digiuno delle dinamiche aziendali e di business, e opinioni contrastanti tra chi prospetta un’apocalisse e chi un futuro idilliaco.

La verità sta nel mezzo e si basa molto sulla pratica. Provando direttamente queste tecnologie, si capisce il loro potenziale e si intuisce dove adottarle. È fondamentale affrontare la sfida con un approccio pratico, testando e sperimentando. L’investimento iniziale è di pochi euro che servono per utilizzare al meglio piattaforme tipo ChatGPT.

Fatto questo, considerate di iniziare un breve ciclo di formazione, prendetevi del tempo per approfondire (ascoltavo uno stampatore americano che aveva deciso di dedicare almeno un’ora al giornoall’utilizzo dell’IA per una specifica applicazione, a partire da cose semplici come rispondere alle mail) e il supporto di consulenti che conoscono sia l’IA sia lche il modo in cui un’azienda funziona.

C’è un’opportunità da cogliere per migliorare sia il nostro business che il futuro della nostra attività. Meglio prenderla ora.

L’Intelligenza artificiale generativa nel 2024. Dal mondo entreprise americano alle PMI di casa nostra

Il 2024 sta rappresentando un momento decisivo per l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa in aziende di ogni tipo.

Secondo un recente report di Menlo Ventures, che ha intervistato 600 decisori IT in grandi imprese statunitensi, gli investimenti in AI hanno raggiunto la cifra considerevole di 13,8 miliardi di dollari. Sebbene questi dati si riferiscano principalmente alle grandi imprese, credo offrano preziosi spunti di riflessione anche per le PMI che desiderano esplorare e implementare questa tecnologia e vale sicuramente la pena dare un’occhiata ai passaggi più importanti e capire cosa essi possono suggerirci.

Grandi imprese e PMI. Cosa succede.

Nel panorama attuale, l’AI generativa sta compiendo un passaggio significativo dalla fase sperimentale a quella operativa. Le aziende ora ricercano sempre più soluzioni che possano offrire risultati concreti e misurabili, dopo un primo periodo di sperimentazione, ponendo particolare enfasi sulla personalizzazione e l’integrazione con i processi esistenti. È interessante notare come il prezzo per queste aziende americane non sia più il fattore decisivo – solo l’1% lo considera prioritario – ma piuttosto si guarda al valore effettivamente generato, che implica il fatto che si è già provveduto a una mappatura dell’implementazione dell’I e li si monitora per valutare i risultati.

Ovviamente, esistono differenze sostanziali tra grandi imprese americane e PMI che non possono essere ignorate. Mentre le grandi imprese hanno la capacità di investire in molteplici progetti pilota e tecnologie più costose, le PMI necessitano di soluzioni più mirate e immediatamente produttive (classici low-hanging fruits). Nonostante i budget e le risorse più limitati, le PMI godono però di un vantaggio significativo: una maggiore agilità nel testare e implementare nuove soluzioni, che probabilmente si riflette anche nei partner a cui si rivolgono, questi ultimi consci della fase di adozione che le PMI attraversano.

Le opportunità in gioco

Tra i casi d’uso emersi dal report, alcuni risultano particolarmente promettenti per le PMI. L’assistenza clienti automatizzata, che ha raggiunto un’adozione del 51% nelle grandi imprese, può essere implementata dalle PMI attraverso chatbot semplici per le domande frequenti (31% dei casi d’uso nel report) con investimenti contenuti grazie a soluzioni freemium o comunque che girano dai 20 ai 40K annue, a seconda delle prestazioni richieste. La ricerca e gestione documenti per trovare connessioni tra diverse fonti (28% di adozione) può essere affrontata gradualmente, partendo da un singolo processo o dipartimento. L’automazione delle riunioni (24%) offre benefici immediati nel risparmio di tempo per la gestione delle comunicazioni.

Per quanto riguarda la scelta tra sviluppo interno o acquisto di soluzioni esistenti, mentre il 47% delle grandi imprese opta per lo sviluppo interno e il 53% adotta una soluzione esterna, per le PMI è generalmente più conveniente utilizzare soluzioni esistenti e consolidate e poi valutare un’adozione interna, preferendo piattaforme con prezzi scalabili e strumenti che non richiedono competenze tecniche specializzate.

Implementazione per PMI

Da quanto sopra, si capisce che l’implementazione dell’AI nelle PMI dovrebbe seguire un approccio graduale, flessibile e strutturato. È fondamentale iniziare in piccolo, identificando un singolo processo da migliorare (ad esempio la creazione di contenuti) e utilizzando strumenti gratuiti o a basso costo per i test iniziali. La valutazione attenta dovrebbe considerare la compatibilità con i sistemi esistenti, i costi totali (inclusi formazione e manutenzione) e la semplicità d’uso per il personale che viene coinvolto in questa esperienza. Su questo punto è anche conveniente prevedere dei programmi di rewarding per fare in modo che la maggior produttività derivante dall’IA venga riconosciuta dall’azienda in maniera tangibile

Dal report emergono anche alcuni problemi frequenti che le PMI dovrebbero considerare attentamente:

– Costi di implementazione non previsti (26%)

– Problemi di privacy dei dati (21%)

– ROI deludente (18%)

Adattare gli insights del report alle PMI

Per le PMI, è cruciale focalizzarsi sulla produttività immediata, scegliendo soluzioni che risolvono problemi concreti e privilegiando strumenti con curve di apprendimento brevi. La gestione delle risorse deve essere oculata ma non limitante, con investimenti graduali e mirati, sfruttando anche le versioni free/trial prima di impegnarsi in acquisti definitivi, se si considerano progetti più impegnativi come chatbot o SLM (small langiage models) a uso interno. Ovviamente il discorso è più semplice se si adottano strumenti come ChatGPT con costi che partono da 20 euro/mese.

Non meno importante è l’attenzione alla sicurezza e alla privacy, selezionando fornitori affidabili e implementando chiare policy di utilizzo. Questo punto è importante, soprattutto se nelle piattaforme commerciali si utilizzano dati sensibili e report. Inquesto caso, prevedere sempre di attivare le opzioni di non condivisione, se non ci sono alrte necessità. In più, se l’output di IA generative viene usato per i contenuti aziendali (blog, post, web, guide) i risultati debbono essere sempre validati da personale esperto.

In chiusura

Visto che i’AI, soprattutto quella generativa, sta ridefinendo il panorama aziendale e che non esiste al momento un percorso predefinito che funzioni per ogni azienda, conviene che le PMI sfruttino ogni tipo di esperienza disponibile soprattutto se viene da mercati dove l’adizione è più avanti. Oggi ci sono tante opportunità di sperimentare con soluzioni accessibili e la chiave del successo risiede nell’iniziare con progetti piccoli ma concreti, in modo che si possa poi valutare di scalare per soluzioni più ambiziose.

*Nota: I dati citati provengono dal report “2024: The State of Generative AI in the Enterprise” di Menlo Ventures, basato su un sondaggio di grandi imprese statunitensi. Le interpretazioni e i suggerimenti per le PMI sono stati adattati al contesto delle piccole e medie imprese.*

Intelligenza Artificiale. A che punto siamo prima di fine anno.

Il 2024 è stato un anno importante per l’IA in termini di nuove piattaforme, hardware, strategie e soluzioni. Tuttavia, nel mondo del lavoro, essa sta penetrando ma in maniera differente, a seconda delle dimensioni e della digitalizzazione delle aziende.

Nel web è possibile trovare tantissimo materiale su come l’adozione dell’IA, in particolare quella generativa, sia quella più considerata. Tuttavia, vi è tanto divario tra i mercati, le aziende e le differenti aree del mondo, per cui si facilmente rischia di entrare in confusione quando si cerca di capire qualcosa di più sull’IA.

A differenza della facilità con cui se ne parla, vi sono difficoltà oggettive (ma superabili) nell’adozione: dove la uso, come la uso, cosa uso, come identifico le aree dove l’IA può aiutarmi.

A differenza di quando è nato il web o i social, la grande velocità con cui le informazioni girano e le evoluzioni delle piattaforme (in poche settimane abbiamo avuto la chat vocale e l’implementazione dei motori di ricerca su OpenAI e un test di automazione di uso autonomo del computer da parte di un agente creato da Antrophic) rendono in apparenza ancora più difficile costruire un quadro utilizzabile per le aziende.

La realtà è che siamo in fase embrionale e che non esistono strategie di adozione predefinite ma ognuna va tagliata in base all’azienda. Certo, esistono framework e suggerimenti ma che non sono scritti nella pietra, anzi, evolvono a una velocità impressionante.

Questo però non ci impedisce di sbirciare in giro e capire cosa potrà succedere a breve.

Adozione

Il report di HubSpot del 2024 AI Trends Report, si sottolinea che il 75% dei marketer utilizza già strumenti IA per migliorare la produttività e il coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, anche per Hubspot, il passaggio da esperimenti isolati a una trasformazione veramente aziendale richiede un approccio strategico e misurabile. Che significa? Che bisogna trovare delle metriche per capire se il valore dell’implementazione dell’IA porta un vantaggio competitivo (qualunque esso sia). Ovviamente, non solo in termini di efficienza operativa, ma anche la capacità di creare valore attraverso l’innovazione che scaturisce dal suo uso e l’automazione dei processi (Rapporto 4Manager 2024).

Le applicazioni più diffuse ad oggi per le aziende commerciali

Riguardo l’IA generativa, le applicazioni principali oggi sono riassumibili in due mega gruppi:

  • Marketing e contenuti. Generazione testi per blog, siti web, social, report, strumenti per venditori, documenti interni, brainstorming, campagne, sia in formato testuale che immagini
  • Analisi dei dati. Lettura testi e report, riassunti, estrazione dei punti principali, analisi e rilevazione di pattern.

Queste applicazioni, già di loro, offrono dei motivi validi per provare l’adozione di piattaforme LLM multimodali come ChatGPT, Claude, Gemini o Mistral.

Cosa ci attende

Nonostante il potenziale, molte organizzazioni, è indubbio piccole e grandi, faticano a implementare l’IA Tra le principali difficoltà, già citate in apertura, vi sono

  • Costi e Risorse: L’implementazione dell’IA richiede investimenti in termini di acquisto piattaforme, training, digitalizzazione e infrastrutture. Specifichiamo bene però cosa significa. Un’azienda può benissimo acquistare una piattaforma LLM come ChatGPT e usarla immediatamente al costo di circa 20 euro al mese a licenza. Occorrerà però del tempo per capire come fare e dei corsi per usarla al meglio. Questo significa investire su sé stessi e sul personale. Se poi si vuole usare l’IA per la gestione della comunicazione con clienti tramite chatbot basati su IA generativa, si apre un nuovo capitolo che include il costo di una piattaforma per gestire i bot, la preparazione del database (meglio il knowledge base) del modello, l’infrastruttura e la consulenza. Si possono fare dei tentativi con piattaforme in commercio ma per una soluzione seria giriamo attorno ai 20K di media.
  • Sicurezza, privacy ed etica. Quando si usano sistemi di IA generativa come ChatGPT, la raccomandazione di solito è quella di non caricare dati sensibili, informazioni personali e di clienti, per ovvii motivi. I dati che usiamo, se non selezioniamo specificatamente l’opt-out sul nostro account, possono essere usati dal gestore del modello per addestrare il suoi modelli di IA. In più, se generiamo contenuti a scopo marketing, dobbiamo essere sicuri che rispecchino il nostro modo di parlare come azienda, non includano stereotipi e bias e che siamo effettivamente corretti e validati. Se poi si creano infrastrutture ad hoc dove ospitare I propri strumenti di IA in locale, si dovrà richiedere al fornitore l’ottemperanza al GDPR e all’IA Act, per evitare potenziali problemi di sorta.
  • Formazione.  Una delle voci più importanti. Il mio consiglio è di formarsi autonomamente per capire il campo da gioco e fare qualche tiro in porta. E poi farsi affiancare da consulenti per degli aggiornamenti e utilizzi mirati. Almeno per il momento, questo mondo gira troppo in fretta per poter avere il tempo fisico per stare dietro a tutto, soprattutto se dobbiamo anche lavorare! Magari seguire alcune newsletter aiuta. L’IA è un utensile e non deve diventare lo scopo. Organizzare dei workshop di tanto in tanto e dei check point aiuta a sfruttarla la meglio per il nostro business.

Conclusione

L’IA rappresenta una svolta epocale per le imprese di tutti i settori ma essa non si vede fino a quando poi accade qualcosa che ci costringe a correre. Voglio parafrasare una famosa frase che si usa in quest’ambito: l’IA non ti toglierà il lavoro ma un concorrente che sa usare l’IA meglio di te lo farà.

Adottare anche un semplice piano insieme a un consulente ci farà fare un bel passo avanti, senza avere paura e senza ignorare le potenzialità molto concrete che una conoscenza e l’uso di questi strumenti porta alla nostra azienda.

Come le aziende possono creare prompt efficaci. Una miniguida pratica per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale

In un mondo in cui l’intelligenza artificiale (soprattutto generativa) diventa sempre più presente nel nostro quotidiano, saper comunicare efficacemente con questi strumenti rappresenta una competenza cruciale, soprattutto in ambito lavorativo.

Come sempre, ci rivolgiamo a stampatori e creativi ma questo  articolo va benissimo per ogni tipo di azienda che vuole migliorare la produttività, generare nuove idee creative, o semplicemente ottimizzare un processo ripetitivo. In questo, la capacità di creare prompt efficaci può fare la differenza.

Vediamo tra un attimo cos’è un prompt. Anche se ci sono tantissime tecniche per realizzarli, questo articolo è pensato per guidare il lettore nella creazione di prompt utilizzando un semplice schema, che troverete più avanti. In più, ho aggiunto alcuni altri elementi che potenziano lo schema iniziale. A voi la scelta di usarli. Andiamo!

Cos’è un prompt? Il destino nel nome.

Partiamo dall’inizio, senza dare nulla per scontato. Un prompt (letteralmente un’imbeccata) è una richiesta che facciamo a un modello di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Gemini o Claude, per ottenere una risposta coerente alla richiesta, attingendo dalla conoscenza dello strumento.

Può essere una domanda, un comando o un suggerimento. L’obiettivo è dare abbastanza informazioni e contesto al modello per far sì che generi una risposta utile e pertinente al risultato che si vuole ottenere.

Ad esempio, se si desidera che l’IA generi un titolo accattivante per una nostra campagna pubblicitaria, si può fornire un contesto allo strumento di IA includendo nel nostro prompt di richiesta dettagli sul prodotto che vogliamo pubblicizzare, il pubblico a cui la campagna si rivolgerà e lo stile desiderato. Vederemo come farlo in maniera efficace.

Esempio prompt
Un esempio di un prompt semplice su ChatGPT4

 

 

 

 

Potete paragonare il fare prompting a una conversazione con un amico che è sempre pronto ad aiutarvi: più si è chiari, più è probabile che la risposta sia utile o che si raggiunga il risultato in tempi accettabili.

Chiedi come scrivi

Il grande vantaggio oggi è che si può interagire con l’IA generativa usando semplicemente il nostro linguaggio naturale e una chat, senza bisogno di conoscere codici o linguaggi di programmazione.

Questa accessibilità permette a diversi settori aziendali di coinvolgersi nell’uso dell’IA, rendendola uno strumento versatile, utilizzabile da chiunque abbia un minimo di consapevolezza, anche senza competenze tecniche specifiche.

Da considerare che l’IA generativa, come ChatGPT, funziona in modo “probabilistico” prevedendo quale sarà la parola o il modello di parole più attinenente al contesto precedente.

Questo significa che il modello darà sempre una risposta, a prescindere dalla qualità della richiesta contenuta nel prompt. Quindi, teoricamente, non esiste una risposta “giusta” o “sbagliata”, ma piuttosto risposte che possono cambiare in base alle informazioni su cui il modello è stato addestrato (quantità di dati e parametri) e a come viene formulato il prompt. La risposta andrà comunque sempre verificata in base alle nostra esperienza e competenza nel dominio in cui lavoriamo.

Perché dovremmo investire del tempo per imparare come fare un buon prompt

Imparare a creare un buon prompt può fare una grande differenza nel lavoro quotidiano: può aiutare a risolvere problemi più velocemente, generare idee veramente creative (e non generiche come capita alla maggior parte degli utenti che approccia questi sistemi) e migliorare la produttività generale.

L’IA generativa può aiutare in maniera molto efficace a scrivere testi, creare contenuti visivi, generare idee per campagne, trovare keyword, scrivere mail, contenuti per la forza vendita e newsletter e tanto altro.

Con un prompt ben progettato, si ottiene esattamente ciò di cui si ha bisogno, migliorando la qualità del lavoro grazie alla usabilità della risposta ottenuta.

Fondamentali dei prompt

Passiamo alla pratica! Un buon prompt è chiaro, specifico e fornisce al modello tutto il contesto necessario per generare una risposta accurata e pertinente.

Ci sono tre componenti principali da considerare: il contesto, il compito, e le istruzioni. Ciascuno di questi svolge un ruolo cruciale nel guidare l’IA verso la risposta che desideriamo. Vediamo come:

  • Contesto. Con il contesto, forniamo all’IA informazioni dettagliate per definire il suo comportamento, cioè come deve agire e chi deve impersonare, ad esempio, un esperto di marketing o un consulente tecnico. Questo contesto, se ben definito, aiuta l’IA a comprendere meglio la situazione e ad adottare il giusto approccio, verticalizzandosi su quella specifica disciplina, evitando di partire dal mare magnum della sua sterminata conoscenza, che, giocoforza, condurrà a una risposta più generica.
  • Compito. Con il compito, descriviamo esattamente cosa vogliamo che l’IA faccia. Questo potrebbe includere rispondere a una domanda specifica, come generare idee creative, scrivere un testo o anche fare una lista di raccomandazioni. Più è dettagliata la descrizione del compito, più l’IA sarà in grado di rispondere in maniera mirata.
  • Istruzioni. Qui indichiamo chiaramente come il compito deve essere svolto. Specifichiamo lo stile (formale, informale), il formato (ad esempio, una lista, un paragrafo, un messaggio breve) e il tono (amichevole, professionale, creativo). Questi dettagli aiutano a garantire che l’output soddisfino le nostre aspettative e sia adatto all’audience a cui è destinato.

Un esempio utilizzando i tre parametri: contesto, compito e istruzioni

Ecco un esempio di prompt che raccoglie quanto detto. Sei un copywriter creativo specializzato in nomi e slogan per offerte commerciali su prodotti grafici. Scrivi tre proposte di nome e slogan per una nuova serie di gadget personalizzati che lanceremo il mese prossimo. Mantieni un tono professionale ma amichevole, che spieghi i benefici e i vantaggi dell’oggettistica personalizzata.

Combinando i tre elementi descritti, si possono già creare prompt efficaci che massimizzano la qualità e la precisione delle risposte fornite dall’IA. Potremmo fermarci qui ma possiamo fare di più. Vediamo come.

Aggiungere elementi per migliorare il prompt iniziale

Come detto, le informazioni di cui sopra ci permettono di costruire già un buon prompt. Possiamo però migliorare il risultato aggiungendo al nostro prompt questi altri elementi.

  • Audience. Qui definiamo per chi è pensato il contenuto creato dall’IA. Capire a chi ci rivolgiamo permette alla nostra IA di creare messaggi in linea con chi li riceve. Ad esempio, potremmo rivolgertci ad aziende manifatturiere, a un pubblico di età specifica o a un distretto industriale particolare. Oppure alla nostra forza vendita o al supporto tecnico interno. Ecco un esempio: “Crea una serie di post per Facebook per centri wellness e percorsi benessere dove evidenziare l’importanza del merchandising personalizzato.“
  • Formato dell’output. Si può anche specificare il formato che si desidera, se necessario. Indicare il formato aiuta l’IA a fornire la risposta nella maniera più utile per i nostri scopi, ad esempio come liste puntate, paragrafi o titoli. Oppure chiedere di formattare il contenuto per determinate piattaforme social o software di scrittura (i.e. MS Word). Ad esempio “Nei post che crei per Facebook, evidenzia i benefici principali in tre punti.“
  • Vincoli e limitazioni. Qualche volta può essere necessario specificare cosa evitare. Indicare nel prompt chiaramente le parole o i concetti che non devono essere inclusi aiuta a evitare fraintendimenti o output inappropriati. Ad esempio”Nel comunicato evita di usare le parole ‘problema’ o ‘difficoltà’ ma proponi dei sinonimi più proattivi.“

Migliorare ulteriormente i prompt

Con quanto sopra, siete più che equipaggiati per sbizzarrirvi nelle vostre richieste e ottenere risultati di alto livello. Ma, visto che siete arrivati sin qui con la lettura, ecco alcuni altri suggerimenti che vi porteranno nell’Olimpo della promptitudine!

Fornire esempi di marchi, competitor o pubblico target

Fornire all’IA esempi di marchi competitor o di pubblico target può aiutare il modello a comprendere meglio il contesto della richiesta e ad allinearsi meglio con la tipologia di pubblico a cui ci rivolgiamo. Ad esempio, si possono citare nomi di brand noti come Nike o Apple se si desidera ottenere un posizionamento simile in termini di innovazione e aspirazione, oppure dare degli esempi di siti di nostri concorrenti per capire come differenziarci, oppure descrivere il tipo di audience che si vuole intercettare fornendo dei siti web dove ci sono aziende a cui vogliamo rivolgerci.

Questo aiuta a ottenere risposte più pertinenti e focalizzate. Ad esempio “Stiamo sviluppando una nuova serie di gadget per palestre. Il mio competitor principale lo trovi a questa pagina web www.example.com. Fornisci idee per il nome e lo slogan del nostro servizio differenziandoti dal competitor.” Oppure “Stiamo sviluppando una nuova serie di gadget per palestre. Ecco una serie di siti web di palestre italiane e straniere da cui prendere spunto. Fornisci idee adeguate a questa tipologia di utenti”

Uso di delimitatori

Per chiarire meglio alla nostra IA alcune sezioni del prompt, è consigliato l’uso di delimitatori come triple virgolette “””. Questo aiuta l’IA a capire quali parti del testo trattare in modo diverso o evidenziare parti specifiche, ad esempio pezzi di contenuto che avete copiato nel prompt per dare più contesto o un contenuto precedente che volete che l’IA migliori. 

Iterare con l’IA

Si può anche migliorare un prompt in base alla risposta iniziale dell’IA. Ad esempio, si può iniziare con un prompt generico e poi aggiungere dettagli per renderlo più specifico. Ecco come potrebbe svilupparsi

Prompt iniziale: “Elenca le tendenze attuali nella personalizzazione degli articoli.”

Livello successivo: “Quali sono gli elementi che rendono queste tendenze attraenti per i clienti?”

Livello successivo: “Che tipo di articoli promozionali sono associati a queste tendenze?“. E via di questo passo per avere risposte più attinenti ed efficaci.

 

Ottimizzazione dei prompt

A volte un prompt esistente può essere ulteriormente migliorato chiedendo all’IA stessa di migliorarlo. Può essere un nostro prompt o uno di quelli che troviamo nei vari siti di prompt, che solitamente sono abbastanza generici. Facciamo un esempio. Ottimizza questo prompt aggiungendo gli elementi mancanti. “”” Devo lanciare un nuovo servizio di personalizzazione t-shirt su internet. Suggerisci come fare “””.

Risposta dell’IA “Ho analizzato l’immagine che mi hai fornito, e sembra contenere un prompt di base per il lancio di un nuovo servizio di personalizzazione di t-shirt online. Per ottimizzare il prompt e aggiungere ulteriori dettagli, è essenziale includere contesto, audience, obiettivi specifici, e le piattaforme di marketing da utilizzare. Proverò a riformularlo per ottenere un risultato più efficace” e prosegue con una serie di dati che praticamente si auto-chiederà grazie al prompt potenziato dall’IA stessa.

In alternativa, possiamo invece chiedere all’IA di farci domande affinché abbia tutti gli elementi per dare una risposta adeguata. Tipo: “Devo lanciare un nuovo servizio di personalizzazione t-shirt su internet (oppure il prompt iniziale con tutti gli elementi di cui sopra). Chiedimi eventuali informazioni mancanti che ancora ti occorrono per fornirmi una risposta adeguata.”

Chain of Thought

Il metodo “Chain of Thought”, letteralmente catena di pensiero, è un sistema più sofisticato che aiuta l’IA a ragionare passo dopo passo per arrivare a una risposta più accurata. Questo approccio è particolarmente utile per problemi complessi o per richieste più articolate. Come riferimento, pensate a quando si ragiona e si dimostrano concetti matematici, dove ogni passo deve essere verificato prima di procedere.

Ecco un esempio: “Spiega come avviare un servizio di stampa personalizzata di t-shirt, considerando i passaggi necessari dalla fase iniziale fino alla vendita finale.”

Possibile risposta “Prima di tutto, è necessario identificare il mercato target, come giovani creativi o piccole imprese. Successivamente, sviluppare una piattaforma online per permettere ai clienti di caricare i propri design. Bisogna assicurarsi che ci sia una buona integrazione del sistema di pagamento e considerare le opzioni di spedizione per raggiungere al meglio i clienti. Infine, promuovere il servizio utilizzando social media e collaborazioni con influencer per aumentare la visibilità.”

Prompt: “Bene. Sviluppa meglio il primo passo e attendi il mio ok per il successivo.” Avremmo potuto anche chiedere nel prompt iniziale di mostrarci passo per passo il ragionamento. A voi la scelta.

Tecniche di creatività e problem solving

Alcune ultime (lo giuro!) chicche da utilizzare all’occorrenza.

Brainstorming guidato

Se si è a corto di idee o si vogliono, al contrario, espandere le proprie, si può usare l’IA per generare idee in modalità che possiamo definire. Ad esempio:

Prompt: “Facciamo un brainstorming per generare argomenti da usare per scrivere articoli per il nostro blog riguardanti la personalizzazione di flotte aziendali. Concentrati sui trend di personalizzazione e idee più redditizie. Usa strategie di Oceano Blu e Mucca Viola (per chi non lo sapesse, sono due strategie che puntano alla differenziazione verso i concorrenti).”

Prompt per approcci alternativi

Questo metodo è utile per esplorare approcci diversi a uno stesso problema. Ad esempio:

Prompt: “Proponi X approcci diversi per promuovere grafiche per vetrine. Descrivi vantaggi e svantaggi di ciascun approccio. Usa approcci non convenzionali”

Prova tu stesso. Esempi pratici

Sapere, fare, saper fare. Provate questi esercizi per applicare quanto abbiamo letto e sperimentare i vari elementi del prompt design.

  • Esercizio 1: Scrivere un prompt per creare il nome di un nuovo prodotto rivolto a un pubblico di circa vent’anni. Definite chiaramente il tipo di prodotto (ad esempio, un gadget tecnologico o un prodotto di bellezza) e includete informazioni sul pubblico target, come interessi e preferenze di stile.
  • Esercizio 2: Chiedete all’IA di generare un annuncio pubblicitario per personalizzare abiti da lavoro. Specificate il tono (ad esempio, motivazionale o serio), il pubblico di riferimento (es. piccole imprese o artigiani), e i vincoli (ad esempio, evitare termini troppo tecnici e mantenere un linguaggio accessibile). Inoltre, includete dettagli come i vantaggi della personalizzazione per la brand identity e il comfort dei lavoratori.
  • Esercizio 3: Sperimentate con un prompt iterativo per migliorare un testo generato dall’IA sulla grafica da interni e floor graphic. Iniziate con un prompt generico e aggiungiete dettagli specifici passo dopo passo, come il tipo di spazio (ufficio, casa, negozio), il pubblico target (clienti retail, aziende, famiglie) e il messaggio principale da comunicare (eleganza, creatività, professionalità).

Conclusione

Come abbiamo visto, creare prompt efficaci richiede l’uso di alcuni elementi ricorrenti per fornire la giusta chiarezza all’IA.

Prendetevi del tempo e sperimentate. Sia con versioni gratuite che con versioni a pagamento di modelli come ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, conoscere le tecniche di un buon prompt porta a risultati mirati e in linea con i nostri obiettivi.

Un buon punto di partenza è iniziare con prompt semplici e poi aggiungere dettagli man mano, verificando cosa funziona meglio allo scopo. L’IA è uno strumento potente che funziona al meglio quando comunichiamo chiaramente con lei (beh, è così anche con le persone). Buon prompting!

Risorse per creare immagini potenziate con l’IA

Nel panorama odierno, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui creiamo e diamo forma alle nostre idee visive. Dalla generazione di immagini realistiche alla modifica avanzata delle foto, l’IA apre nuove possibilità per chiunque desideri ottenere risultati con una certa qualità, indipendentemente dal livello di competenza o dall’ambito in cui opera.

In questa pagina, raccolgo alcune delle risorse disponibili per creare immagini e grafiche potenziate con l’IA.

L’uso delle stesse sta a te. Che tu sia un creativo alla ricerca di ispirazione, un marketer alla scoperta di strumenti per migliorare le tue campagne, o una piccola impresa che vuole ottimizzare i processi, c’è qualcosa che probabilmente fa per te.

Queste piattaforme coprono diverse esigenza: dalla generazione di illustrazioni ad alta risoluzione all’ottimizzazione delle immagini esistenti, fino alla creazione di loghi su misura.

Questa pagina verrà arricchita regolarmente con nuove risorse e suggerimenti, per assicurarti di avere sempre a portata di mano gli strumenti più innovativi e adatti alle tue esigenze.

Strumenti di immagini potenziate con l’IA

DALL·E 

Cos’è: Un generatore di immagini basato sull’intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI.

Cosa fa: Crea immagini realistiche o artistiche a partire da descrizioni testuali, rendendo accessibile la generazione di contenuti visivi anche a chi non ha competenze grafiche.

Extra: Ideale per creare concept iniziali di progetti, mockup o per brainstorming visivi. Ottimo punto di partenza per esplorare la creatività con l’IA.

MidJourney 

Cos’è: Un servizio di generazione di immagini tramite AI, particolarmente apprezzato per la qualità delle sue creazioni.

Cosa fa: Permette di generare immagini ad alta risoluzione basate su descrizioni testuali, spesso con un’estetica molto artistica e dettagliata.

Extra: Perfetto per progetti artistici, illustrazioni e copertine digitali. Può essere utilizzato anche per creare immagini d’atmosfera o mood board visivi per presentazioni.

Stable Diffusion 

Cos’è: Un modello di intelligenza artificiale open-source per la generazione di immagini.

Cosa fa: Consente di creare immagini ad alta risoluzione e può essere utilizzato sia online che localmente, offrendo grande flessibilità per l’editing visivo.

Extra: Ottimo per chi desidera personalizzare e ottimizzare il processo di generazione delle immagini, grazie alla possibilità di intervenire direttamente sui modelli di AI.

Imagen 

Cos’è: Il sistema di generazione di immagini sviluppato da Google.

Cosa fa: Produce immagini di alta qualità partendo da descrizioni testuali, focalizzandosi sulla precisione e sulla fedeltà ai dettagli della richiesta.

Extra: Utilizzato soprattutto per la ricerca e lo sviluppo nell’ambito dell’AI, ma può essere sfruttato per progetti che richiedono precisione nei dettagli.

Firefly 

Cos’è: Una suite di strumenti AI di Adobe dedicata alla creazione di contenuti visivi.

Cosa fa: Offre funzionalità avanzate per generare e modificare immagini direttamente all’interno degli strumenti Adobe come Photoshop, rendendo più semplice l’integrazione nel workflow creativo.

Extra: Perfetta per i professionisti del design che già utilizzano la suite Adobe. L’integrazione nativa permette di risparmiare tempo e semplifica la gestione dei progetti.

Flux 

Cos’è: Una piattaforma per la generazione di immagini tramite AI.

Cosa fa: Crea immagini ad alta risoluzione e offre opzioni avanzate per l’ottimizzazione e la personalizzazione dei contenuti visivi.

Extra: Ideale per chi ha bisogno di grande controllo sui parametri delle immagini generate, come la risoluzione e lo stile.

Canva 

Cos’è: Uno strumento di progettazione grafica online che utilizza l’intelligenza artificiale per semplificare la creazione di contenuti visivi.

Cosa fa: Permette di creare e modificare immagini, illustrazioni e grafiche di ogni tipo, anche senza competenze di design, grazie a modelli preimpostati e funzionalità intuitive.

Extra: Adatto per la creazione rapida di contenuti social, presentazioni e materiali di marketing. L’uso di modelli semplifica la personalizzazione per i brand.

Ideogram 

Cos’è: Un generatore di immagini basato su AI.

Cosa fa: Realizza immagini ad alta risoluzione a partire da descrizioni testuali, con un focus sulla creatività e sulla qualità visiva.

Extra: Ottimo per chi cerca soluzioni rapide per la creazione di illustrazioni o immagini per blog e articoli.

Freepik 

Cos’è: Una piattaforma che offre risorse grafiche di vario tipo, incluse immagini potenziate dall’IA.

Cosa fa: Fornisce accesso a migliaia di immagini, icone, vettoriali e effetti grafici creati con l’intelligenza artificiale, ideali per arricchire i progetti visivi.

Extra: Perfetta per chi ha bisogno di contenuti visivi pronti all’uso e vuole arricchire i propri progetti senza partire da zero.

ImageFX 

Cos’è: Un software di generazione di immagini ad alta risoluzione tramite AI.

Cosa fa: Crea immagini realistiche o stilizzate, ottimizzando la qualità visiva per vari tipi di contenuti, dall’editoria digitale alla stampa.

Extra: Consigliato per chi lavora con immagini destinate alla stampa e richiede elevata qualità di risoluzione e dettagli.

Luminar 

Cos’è: Un editor fotografico avanzato con funzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Migliora e modifica le foto con strumenti automatici per la correzione dei colori, la riduzione del rumore e il miglioramento dei dettagli.

Fotor 

Cos’è: Un software di editing fotografico online.

Cosa fa: Consente di modificare e migliorare le foto con funzioni AI per l’ottimizzazione automatica delle immagini e la creazione di collage o disegni.

Bigjpg 

Cos’è: Un servizio online per il miglioramento delle immagini.

Cosa fa: Utilizza l’AI per scalare, ritoccare e ingrandire immagini senza perdere qualità, migliorando i dettagli delle foto a bassa risoluzione

Jpghi 

Cos’è: Uno strumento per il miglioramento delle immagini basato sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Permette di scalare, ritoccare e ingrandire immagini mantenendo la qualità visiva originale.

VanceAI 

Cos’è: Una piattaforma di miglioramento delle immagini tramite AI.

Cosa fa: Offre strumenti per ingrandire, migliorare e ritoccare le foto, con funzionalità che spaziano dalla riduzione del rumore al miglioramento della nitidezza.

Upscayl 

Cos’è: Un software open-source per il miglioramento delle immagini.

Cosa fa: Utilizza l’intelligenza artificiale per ingrandire e migliorare la qualità delle immagini, ideale per la stampa o il web.

PixelCut 

Cos’è: Un’app per la creazione di immagini di prodotti, pensata per e-commerce e social media.

Cosa fa: Consente di realizzare foto di prodotti di alta qualità con strumenti di ritaglio automatico e ottimizzazione.

Leonardo 

Cos’è: Una piattaforma di generazione di immagini ad alta risoluzione tramite AI.

Cosa fa: Permette di creare immagini dettagliate e realistiche partendo da descrizioni, con particolare attenzione alla qualità visiva.

Photoshoot 

Cos’è: Uno strumento per la creazione di foto di prodotti.

Cosa fa: Facilita la realizzazione di scatti professionali per e-commerce, utilizzando funzionalità di ottimizzazione automatica per migliorare l’illuminazione e i dettagli.

Upscale

Cos’è: Un servizio per migliorare la qualità delle immagini prodotte con l’IA.

Cosa fa: Utilizza algoritmi avanzati per aumentare la risoluzione e ottimizzare la qualità visiva delle immagini.

Shrink 

Cos’è: Un software per la gestione delle immagini prodotte con l’IA.

Cosa fa: Offre funzionalità di compressione e ottimizzazione delle immagini, mantenendo alta la qualità visiva.

Squoosh 

Cos’è: Un’applicazione online per la compressione delle immagini.

Cosa fa: Permette di ridurre le dimensioni dei file immagine senza compromettere la qualità, rendendo le immagini più adatte all’uso sul web.

Clip Drop 

Cos’è: Un’app per la creazione e l’editing di immagini tramite AI.

Cosa fa: Offre strumenti per generare immagini, eseguire ritagli automatici e migliorare la qualità visiva delle foto.

Bing 

Cos’è: Un motore di ricerca con funzionalità di generazione di immagini tramite AI.

Cosa fa: Consente di creare immagini basate su descrizioni testuali direttamente dalla ricerca Bing, sfruttando la tecnologia di OpenAI.

Recraft 

Cos’è: Una piattaforma per la creazione di immagini e illustrazioni tramite intelligenza artificiale.

Cosa fa: Genera immagini artistiche e personalizzate basate su descrizioni testuali, con un’attenzione particolare alla qualità dei dettagli.

Replicate 

Cos’è: Un servizio di generazione di immagini basato sull’AI.

Cosa fa: Replica immagini simili a quelle originali utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per creare varianti coerenti con lo stile richiesto.

Remini 

Cos’è: Un’app per migliorare la qualità delle foto, in particolare quelle vecchie o danneggiate.

Cosa fa: Utilizza l’AI per restaurare e migliorare le immagini, rendendo le foto sgranate o rovinate più nitide e definite.

Piclooks

Cos’è: Una piattaforma di immagini AI specializzata in foto profilo generate artificialmente.

Cosa fa: Fornisce foto profilo realistiche e autentiche in pochi secondi, perfette per mockup, progetti di marketing e presentazioni. Tutte le immagini sono completamente gratuite e possono essere utilizzate per scopi commerciali.

Extra: Ideale per designer che cercano alternative ai classici stock photo, risparmiando tempo e ottenendo immagini uniche senza problemi di diritti d’uso.

Craiyon

Cos’è: Una piattaforma di generazione di immagini tramite IA, precedentemente nota come DALL·E mini.

Cosa fa: Craiyon trasforma semplici descrizioni testuali in immagini generate dall’intelligenza artificiale. Con pochi click, puoi ottenere fino a nove immagini contemporaneamente.

Extra: È perfetto per utenti che cercano una soluzione gratuita e accessibile per esplorare le possibilità dell’arte generata dall’IA, con opzioni avanzate per migliorare la qualità delle immagini con un piano pro. Ottimo per progetti creativi e divertenti.

Khroma

Cos’è: Uno strumento AI per scoprire e creare palette di colori personalizzate.

Cosa fa: Khroma utilizza il machine learning per comprendere le tue preferenze cromatiche e generare infinite combinazioni di colori. Permette di salvare, filtrare e visualizzare le palette come tipografie, gradienti o immagini personalizzate, offrendo anche valutazioni di accessibilità e codice CSS per ogni combinazione.

Extra: Perfetto per designer che vogliono creare schemi di colori unici e personalizzati per i propri progetti.

Pixmaker
Cos’è: Una piattaforma AI per creare e modificare contenuti visivi.

Cosa fa: Pixmaker permette di generare immagini accattivanti e personalizzate con facilità, utilizzando l’intelligenza artificiale. Offre strumenti per l’editing e la creazione di grafiche ideali per progetti digitali, social media e marketing visivo, senza bisogno di competenze tecniche avanzate.

Extra: Perfetto per chi desidera creare immagini di alta qualità per uso personale o professionale con un’interfaccia semplice e intuitiva.

Delle
Cos’è: Una piattaforma AI per creare foto di prodotti di alta qualità senza la necessità di modelle o studi fotografici.

Cosa fa: Delle permette di generare immagini realistiche dei tuoi capi di abbigliamento caricando semplicemente una foto del prodotto. Puoi selezionare modelli e ottenere immagini pronte per l’uso in pochi minuti.

Extra: Ideale per e-commerce e brand di moda che vogliono risparmiare tempo e costi sui servizi fotografici, mantenendo comunque un’immagine professionale.

Playground

Cos’è: Uno strumento di design basato su intelligenza artificiale per creare contenuti visivi personalizzati.

Cosa fa: Permette di progettare loghi, t-shirt, grafiche per social media e molto altro, con un’interfaccia intuitiva e senza bisogno di competenze tecniche. L’AI assiste gli utenti nella creazione di design accattivanti e professionali.

Extra: Ideale per designer, creativi e aziende che vogliono sviluppare contenuti visivi unici in modo rapido e semplice.

Retro Diffusion

Cos’è: Una piattaforma AI per la creazione di immagini in stile retrò.

Cosa fa: Consente di generare immagini dal design vintage utilizzando l’intelligenza artificiale, permettendo di personalizzare lo stile e i dettagli per adattarli ai propri progetti creativi. Ideale per contenuti nostalgici o dal sapore artistico unico.

Extra: Perfetto per designer e creativi che vogliono aggiungere un tocco retrò ai loro progetti visivi, dai poster ai contenuti digitali.

Pica

Cos’è: Una piattaforma AI per migliorare e modificare le immagini.

Cosa fa: Pica AI offre strumenti per migliorare la qualità delle foto, restaurare immagini vecchie o danneggiate, effettuare scambi di volti e generare ritratti professionali. Ideale per chi cerca un’applicazione versatile per migliorare e personalizzare le proprie immagini.

Extra: Perfetta per creativi, professionisti o chi desidera trasformare selfie e foto quotidiane in contenuti di alta qualità per LinkedIn, social media o progetti personali.

Remini

Cos’è: Un’app basata su intelligenza artificiale per migliorare la qualità delle immagini.

Cosa fa: Remini permette di restaurare e migliorare foto vecchie, sgranate o danneggiate. Utilizzando algoritmi AI avanzati, trasforma immagini di bassa qualità in foto nitide e dettagliate, rendendola ideale per ricordi fotografici o progetti professionali.

Extra: Perfetta per chi vuole riportare in vita vecchie foto o ottimizzare immagini per stampa e condivisione sui social media.

Google PhotoScan

Cos’è: Un’applicazione di Google per digitalizzare foto stampate.

Cosa fa: PhotoScan consente di scansionare vecchie foto fisiche con il tuo smartphone, creando versioni digitali senza riflessi e con alta qualità. Utilizza algoritmi avanzati per ottimizzare il ritaglio, la correzione prospettica e l’illuminazione.

Extra: Ideale per chi desidera preservare ricordi fotografici e creare archivi digitali facilmente condivisibili con amici e familiari.

Dreamina

Cos’è: Una suite creativa basata su intelligenza artificiale per la generazione e la modifica di immagini.

Cosa fa: Dreamina offre strumenti avanzati per creare immagini da testo, trasformare immagini esistenti e combinare livelli creativi su un’unica tela. Supporta funzioni come rimozione di sfondi, espansione di immagini e trasferimento di stili, rendendola una piattaforma versatile per progetti artistici e contenuti visivi.

Extra: Perfetto per artisti, creatori di contenuti e marketer che cercano di dare vita a idee uniche e visivamente accattivanti con l’aiuto dell’IA.

Loghi

Piattaforme per la creazione di loghi

Wix Logo Maker 

Cos’è: Una piattaforma per la creazione di loghi.

Cosa fa: Utilizza l’IA per generare loghi personalizzati, adattandosi alle preferenze di design dell’utente e alle esigenze del brand.

Tailor Brands 

Cos’è: Un servizio per la creazione di loghi e branding online.

Cosa fa: Genera loghi unici utilizzando l’intelligenza artificiale, permettendo agli utenti di personalizzare i design per adattarli alla propria attività.

Looka 

Cos’è: Una piattaforma di design per loghi basata sull’IA.

Cosa fa: Offre strumenti per creare loghi professionali in modo semplice, con molteplici opzioni di personalizzazione per ottenere il design desiderato.

Infografiche

GraphicInfo

Cos’è: Un generatore di infografiche basato sull’intelligenza artificiale.

Cosa fa: Trasforma articoli e contenuti in infografiche visivamente accattivanti con un solo click. Offre opzioni di personalizzazione avanzate per adattare testi e immagini, rendendo le infografiche ideali per siti web, social media e presentazioni.

Extra: Perfetto per chi vuole creare contenuti visivi professionali in poco tempo, senza la necessità di competenze grafiche. Funzione di ricerca in tempo reale per contenuti aggiornati.

Quale IA per gli stampatori. Le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa

Oggi la parola “intelligenza artificiale” è sulla bocca di tutti: un argomento che, a seconda dei casi, può essere pop, trendy o trash.

Ed è perfettamente normale. Come ogni innovazione epocale, coinvolge più discipline e ognuno, nel suo ruolo e nella sua competenza, esprime il proprio punto di vista.

Ma non è una moda. È qui per restare. Per noi che siamo nel mondo della stampa, essa rappresenta una magnifica opportunità.

Nella stampa, come in altri settori, l’intelligenza artificiale assume forme diverse, ognuna in specifiche applicazioni o strumenti.

Questo, pur essendo un grande vantaggio, innesca però qualche confusione, nel senso che troviamo la parola IA un po’ dappertutto.

Cerchiamo allora di fare chiarezza in modo che i vantaggi di questa tecnologia per noi siano chiari, distinguendo l’IA in due grandi gruppi, quella predittiva, che già c’è, e quella generativa, che ci interessa in modo particolare. 

IA predittiva. Una vecchia conoscenza (anche se magari ignoravamo si chiamasse così).

Sebbene sottotraccia fino a poco tempo fa, l’IA predittiva è probabilmente già presente nei software che molti stampatori utilizzano quotidianamente.

Per predittiva intendiamo un tipo di intelligenza artificiale, basato sul Machine Learning, che consente di prevedere eventuali attività, trend o eventi nel futuro, basandosi sui dati storici accumulati.

Questa tecnologia è molto importante ed è utilizzata per diversi scopi tra cui prevedere i tempi di completamento dei lavori, ottimizzare i flussi di produzione o prevenire guasti alle macchine o anomalie tramite la manutenzione, appunto, predittiva.

Ci consente anche di determinare i ritorni d’investimento, di migliorare la gestione del flusso di stampa o degli ordini in entrata. Magari lavoriamo già con cruscotti di questo tipo che ci forniscono questi dati.

Permette poi di raccomandare ai visitatori del nostro eshop prodotti simili o complementari a quelli che hanno comprato in precedenza e di fidelizzare la nostra clientela (come fa Netflix o Spotify nel raccomandarci film o video). Il tutto basato su dati storici.

Come detto, i costruttori implementano già funzioni predittive o di ottimizzazione e potete trovarle nei software di gestione (qualsiasi essi siano) sotto queste modalità classiche:

  • Sotto forma di classificazione dati (di solito per categorie, in modo da farci scoprire pattern o nuove opportunità);
  • Sotto forma di cluster, cioè gruppi di dati che hanno caratteristiche simili (di solito per tipologie di pubblico);
  • Sotto forma di evidenziazione di dati anomali (ritardi di pagamento, comportamenti fuori dallo standard);
  • Sotto forma di previsioni temporali (ad esempio evoluzione del business).

Quanto sopra è intelligenza artificiale a tutti gli effetti, anche se non luccicante come l’IA generativa!

 

Esempi di cruscotti predittivi su Roland DG Connect
Roland DG Connect – Cruscotti

 

IA generativa: La vera rivoluzione creativa

Se l’IA predittiva ottimizza i processi, l’IA generativa lavora con e per la nostra creatività.

Come dice il nome, questo tipo di IA è in grado di creare contenuti completamente nuovi, dalle immagini ai testi, strategie di marketing o design personalizzati, post e reel per i nostri social, audio dai nostri testi o suggerimenti per un brainstorming.

E qui sta la vera novità. Avere la possibilità per gli stampatori di generare idee, tattiche e materiali creativi che in passato avrebbero richiesto settimane di lavoro, deleghe all’esterno o semplicemente riattivare progetti accantonati per mancanza di tempo o d’ispirazione.

Questo avviene interagendo con gli strumenti, in linguaggio naturale. Esiste una vasta letteratura su come creare richieste alle piattaforme di IA (prompt) ma il fatto che possiamo interagire così come facciamo con una normale chat è stupefacente e riduce la complessità precedente dove si parlava alle macchine solo con linguaggi di programmazione.

L’intelligenza artificiale generativa è disponibile con diverse applicazioni, secondo quello che si vuole fare. Dagli straconosciuti ChatGPT, Gemini o Claude per la generazione di testo (e non solo) ai diversi strumenti per immagini, video, grafici, audio, musica, codice e analisi dati (dare un’occhiata qui, solo come esempio).

La bellezza dell’IA generativa sta anche nella potenza che ci mette a disposizione. Non solo possiamo creare noi le cose che ci occorrono (per poi magari svilupparle meglio con i nostri collaboratori o fare un brief più preciso ad agenzie che collaborano con noi), ma possiamo usufruire della grandissima conoscenza che queste piattaforme hanno, essendo state addestrate con enormi quantità di dati che contengono strategie, soluzioni, processi, immagini e tanto altro ancora provenienti da tutto il mondo.

Non solo, possiamo anche chiedere all’IA di far valutare le nostre richieste a guru o personaggi di riferimento del mondo del business, del marketing o della finanza, poiché le loro strategie sono state sicuramente implementate all’interno dei modelli di IA durante l’addestramento.

Un piccolo esempio usando ChatGPT e testo

Voglio entrare in un nuovo mercato che non conosco bene ma che ho notato essere interessante per me. Chiedo a ChatGPT di comportarsi come esperto di marketing del settore che ho scelto e di identificare i profili dei possibili clienti, le loro aspirazioni e i punti di preoccupazione. Poi chiedo allo strumento di sviluppare una strategia di marketing e di generazione contatti, magari privilegiando la parte social. Quindi posso chieder la creazione di una serie di post che userò sulle mie piattaforme che parlano il linguaggio della mia audience e ne toccano i punti principali. Ecco, il tutto in meno di un’ora, considerando anche che sarà poi la mia professionalità ed esperienza a rivedere e validare il tutto.  Potete farlo con altre piattaforme (Claude, Gemini, Mistral) , generare immagini a tema o musiche per i social.

Il futuro dell’integrazione dell’IA generativa nei software di stampa

Proprio come è avvenuto per l’IA predittiva, è plausibile che l’IA generativa verrà presto integrata nei software di gestione della stampa, come i RIP, rendendo questi strumenti ancora più potenti e facili da usare, riducendo la curva di conoscenza necessaria all’utilizzo dei software, e parlando con le nostre piattaforme come facciamo in una normale chat.

Alcuni produttori stanno già iniziando a includere funzionalità di AI nei loro software per automatizzare parti del processo creativo.

Le piattaforme per la creazione d’immagini di uso generale funzionano già tramite chat e linguaggio naturale.

L’importanza di padroneggiare l’IA generativa oggi

In attesa che queste tecnologie siano integrate in modo capillare nelle piattaforme di stampa, è fondamentale che gli stampatori inizino a familiarizzare con gli strumenti di IA generativa disponibili oggi. Non solo per essere pronti alle future integrazioni, ma anche per acquisire un vantaggio competitivo immediato, visto che, nonostante se ne parli tanto, siamo ancor agli inizi. Quindi alcuni suggerimenti, anche se possono apparire banali:

  • Sperimentare ogni con strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Midjourney e DALL-E e provare a generare testi, ricerche, strategie e immagini.
  • Integrare l’IA nel flusso di lavoro quotidiano. Utilizzare l’IA per la creazione di contenuti, analizzare report, costruire presentazioni, rispondere a mail o personalizzare i prodotti.
  • Imparare come dialogare con l’IA. Prendersi del tempo per approfondire le tecniche per scrivere le richieste (prompt) in modo che l’IA ci dia sempre il massimo.

Per chiudere

L’intelligenza artificiale, sia predittiva che generativa, rappresenta una grande opportunità per gli stampatori.

Se da un lato l’IA predittiva migliora l’efficienza operativa ed è già probabilmente integrata nei nostri strumenti, dall’altro l’IA generativa ci permette di esplorare nuove strade creative e di business.

Investire ora del tempo e del denaro (relativamente poco, per quello che le piattaforme di IA ci danno) nel capire, nel formarsi, e nell’utilizzare queste tecnologie una delle cose più sane che possiate fare per la vostra azienda di cui non vi pentirete sicuramente.

 

Mappa essenziale dell’intelligenza artificiale per stampatori e creativi

Introduzione

L’Intelligenza Artificiale (IA) è oggi uno dei temi più discussi in ogni  ambito. Quello che vedo però è che spesso si da per scontato che le persone (tutte le persone) capiscano al volo di cosa si sta parlando, le sigle, dei nomi, le terminologie tecniche, i contesti.

Per mia esperienza, non do mai nulla per scontato, soprattutto quando stiamo parlando di un qualcosa che è relativamente nuovo e che, soprattutto, si evolve in maniera estremante veloce. Di un qualcosa che è ancora nebuloso per molti, e non per ignoranza ma semplicemente per mancanza di tempo o di occasioni per approfondire.

Basti pensare alle decine di novità che sono uscite negli ultimi mesi per rendersene conto nel mondo dei modelli di IA, tra nuove piattaforme per immagini, video o modelli più piccoli con altissime prestazioni.

La domanda che mi sono fatto è come uno stampatore o un creativo può star dietro a tutto questo, soprattutto se siamo ogni giorno focalizzati sulla creazione di progetti grafici, sulla qualità e la resa dei colori, sulla configurazione delle stampanti e la qualità del risultato finale. Insomma, su ciò che ci fa crescere professionalmente e personalmente.

Però, l’IA oltre a essere un tumultuoso presente, è anche il prossimo futuro. È qui per restare e noi dobbiamo essere in grado di contestualizzare tutte le novità che arriveranno, sia come piattaforme separate sia se inserite nei nostri software grafici o di gestione progetti o clienti. Ci servirà altresì per capire eventuali proposte da fornitori e consulenti circa l’uso dei nostri dati per applicazioni di business che utilizzano l’IA.

Per questo ho preparato questo articolo che illustra, in maniera molto semplificata, ciò che ci serve sapere sull’IA e i suoi componenti, come si relazionano tra di loro e che connessioni hanno.

Se pensiamo all’IA, possiamo raffigurarla come una serie di sotto insiemi. L’IA infatti racchiude al suo interno discipline sempre più specifiche. Sfrutteremo questo esempio consci anche del fatto che semplificheremo alcuni concetti che però ognuno di noi può sempre approfondire personalmente.

La mappa dell'IA e dei suoi componenti principali
La mappa dell’IA e dei suoi componenti principali

Intelligenza Artificiale (IA)

Partiamo dall’inizio, cioè dal concetto di Intelligenza Artificiale. L’IA, come probabilmente abbiamo già intuito, è una disciplina dell’informatica che si occupa di creare sistemi in grado di simulare comportamenti umani, come prendere decisioni, suggerire soluzioni, riconoscere immagini o comprendere il linguaggio naturale. Lo scopo dell’IA è rendere le macchine capaci di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. L’IA è un grosso ombrello, che copre diverse altre cose, oppure, se volete, immaginatelo come la fisica classica che studiamo a scuola, che racchiude altre materie come la termodinamica, il magnetismo o la meccanica.

Differenza tra IA tradizionale e Machine Learning

Prima di esplorare il Machine Learning, che è il primo step all’interno dell’IA, è importante comprendere la differenza tra i sistemi tradizionali di IA che si utilizzavano in maniera pressochè unica prima dell’arrivo dell’IA generativa e quelli basati sul Machine Learning, cioè sistemi che imparano da soli.

Nei sistemi di IA tradizionali, detti anche condizionali, si utilizzano regole apunto condizionali ‘if-then’ (se accade questo, allora fai questo) dove ogni possibile scenario è pre-programmato da un esperto (infatti sono chiamati anche sistemi esperti). Questo approccio, che sfrutta la conoscenza e l’esperienza in un determinato campo (chiamato anche knowledge base) e fornisce soluzioni in base a una serie di risposte sequenziali. Sono sistemi che sono stati usati ad esempio nella diagnostica medica o in configuratori per la scelta di un prodotto o in procedure di manutenzione e identificazione guasti.

Il problema di questi sistemi è che per adattarsi a nuovi scenari necessitano ogni volta di essere rivisti e riprogrammati e per situazioni complesse con molte variabili, questo rappresenta un limite, date le risorse che tali attività necessitano senza comunque acquisire flessibilità. Da qui la necessità di trovare alternative più efficaci e che autonomamente possano gestire situazioni nuove o inaspettate.

Abbiamo citato l’IA tradizionale perché, pur se in maniera minore che in passato, i modelli condizionali si usano dove la quantità di dati non è alta, dove complessità è gestibile o dove vi sono limiti di costo sui progetti.

Machine Learning (ML)

All’interno dell’ombrello che rappresenta l’IA troviamo il Machine Learning. Il ML è una sotto-disciplina dell’IA che si focalizza su algoritmi e modelli che permettono alle macchine di ‘imparare’ dai dati. In altre parole, anziché programmare esplicitamente ogni passo, i sistemi di ML identificano schemi e fanno previsioni o decisioni basate su dati passati. Un esempio di questo funzionamento è una app di musica che suggerisce nuove canzoni basate sugli ascolti precedenti oppure previsioni del traffico basate sullo storico dei dati precedenti. Qui si stanno utilizzando tecniche di Machine Learning. Il ML è stato una rivoluzione nel suo ambito, soprattutto con l’adozione di reti neurali sempre più sofisticate, che ha segmentato ancor di più le applicazioni possibili come vedremo sotto.

Deep Learning (DL)

All’interno del Machine Learning, troviamo il Deep Learning, una verticalizzazione delle applicazioni di Machine Learning appunto. Il Deep Learning utilizza reti neurali artificiali molto sofisticate con diversi strati (da qui il nome Deep) strutture ispirate al cervello umano e rese tramite modelli matematici, per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni molto precise.

È il DL che, insieme ai dati disponibili e alla discesa dei costi di computazione dei dati stessi, ha reso possibili molte delle recenti innovazioni nell’IA, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio naturale. Quando si carica una foto su un social network e il sistema riconosce automaticamente i volti nelle immagini, c’è il Deep Learning in azione.

AI Generativa

Un sottoinsieme del Deep Learning che ha guadagnato una grandissima popolarità è l’IA Generativa. Questa sotto branca dell’IA utilizza modelli di Deep Learning per creare nuovi contenuti, come immagini, testo, audio, video o codice, a partire da dati esistenti. L’AI Generativa non si limita a fare previsioni, ma è in grado di generare qualcosa di completamente nuovo in base ai comandi dell’utente, spesso forniti sotto forma di ‘prompt’ in linguaggio naturale. È nell’IA generativa che troviamo la maggior parte delel applicazioni che oggi sono così popolari, da ChatGPT a MidJourney, da Claude a Dall-E o Sora. I campi specifici in cui lavora includono:

– Generazione di testo – Creazione di articoli, storie o risposte a domande (es. ChatGPT o Gemini).
– Generazione di immagini – Creazione di immagini originali (appunto MidJourney, Leonardo, Dall-E, Adobe Firefly)
– Generazione di audio – Creazione di tracce musicali o sintesi vocale (es. Suno o Udio).
– Generazione di video – Creazione di brevi clip video a partire da descrizioni testuali (es. Sora, Runaway, HeyGen).
– Generazione di codice -Scrittura di codice sorgente in vari linguaggi di programmazione.

 

L’IA generativa utilizza architetture neurali molto sofisticate, come i Transformer, che si basano su diversi layer di software e che utilizzano migliaia di parametri al loro interno per fornire i risultati attesi.

La tendenza oggi è quella di avere modelli con milioni di parametri perché più alto è il numero, migliore è la resa e la performance del modello (a seconda di quello che si vuole fare ovviamente). Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati in modo che possano poi identificare e ricreare pattern senza l’intervento umano, e si può dialogare con loro tramite prompt, ovverossia richieste in linguaggio naturale, come abbiamo visto nel precedente articolo.

È importante ricordare che, sebbene l’IA offra strumenti molto potenti, il ruolo della creatività umana e l’indirizzamento delle scelte creative in base alle esigenze del cliente rimane centrale e insostituibile. L’IA è un potenziatore di capacità creative e produttive, e non un mero sostituto della professionalità umana, che anzi, può sperimentare di più e meglio, in maniera veloce e a costi abbordabili.

LLM – Modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Abbiamo visto che l’IA generativa è divisa per applicazioni. Quella del testo è basata su LLM ovvero ai Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, un tipo specifico di AI Generativa, dedicato principalmente alla gestione e processo del testo. Gli LLM, come GPT-4, sono modelli addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale in modo fluente. Questi modelli possono scrivere articoli, rispondere a domande tradurre testi, post per social, idee per brainstorming, strategie marketing e di vendita e molto altro.

Gli LLM più famosi sono ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Antrophic, Mistral, Perplexity, GroK di X, Copilot di Microsoft. Da tener presente che questi modelli oggi sono addestrati e possono lavorare non solo con il testo ma anche con immagini e codici di programmazione (nonché vari tipi di file come PDF Excel ecc.). Per questo sono detti multimodali oppure omnimodali. Ad esempio, ChatGPT include al suo interno Dall-E per la generazione di immagini.

Oggi però sta prendendo piede anche la possibilità di avere sistemi basati e addestrati sui propri dati, che non sono condivisi all’esterno ma sono proprietà dell’azienda. In questo caso parliamo di SLM o modelli di linguaggio più piccoli (Small Language Model), in cui girano principalmente dati aziendali, che possono venire dal CRM, dal CMS, dal nostro ERP aziendale o knowledge base su SharePoint o semplici file di uso interno (ad esempio file di prodotto o di servizi offerti). Questi modelli, pur essendo meno potenti dei LLM in termini di parametri, sono altamente efficienti e possono essere utilizzati in applicazioni dove le risorse computazionali sono limitate o non si vuole affidare i propri dati ad altri. Gli SLM stanno vedendo una grande crescita grazie alla loro capacità di essere implementati su dispositivi meno potenti e di fornire comunque prestazioni eccellenti in compiti specifici.
Un’altra cosa da sapere sugli LLM e SLM. Esistono modelli Open Source, cioè scaricabili e programmabili dagli utenti, come ad esempio Llama di Meta, e che crescono in base all’esperienza e alla condivisone degli utenti. Vi sono poi modelli Closed Source, come ChatGPT o Gemini che sono appunto chiusi dall’azienda che ne controlla il codice e l’addestramento.

Un esempio comune dell’uso di LLM è un chatbot avanzato che può lavorare su un database creato e gestito dall’azienda in modo da controllare le risposte e che può essere basato su tecnologia open o closed source.

DM – I modelli di diffusione

I modelli di diffusione (o diffusion model) sono architetture che servono per la riproduzione delle immagini, video ma anche audio. Sono estremamente importanti per chi fa grafica o creatività perché la maggior parte dei software di IA generativa per immagini utilizza questo modello. La creazione delle immagini avviene tramite una richiesta fatta in linguaggio naturale (prompt), proprio come negli LLM, su cui basano molte soluzioni in comune.

Il software, tramite delle operazioni particolari (chiamate diffusion e denoising), genera l’immagine richiesta. Si possono aggiungere parametri per riproduzioni particolari (es, tipo di macchina fotografica o focale) o lavorare su dettagli dell’immagine. Stable Diffusion, MidJourney, Imagen  o Adobe Firefly sono tutti software che usano i modelli di diffusione per la creazione d’immagini. Da ricordare che questi modelli sono ormai fondamentali per chiunque lavori nel campo della grafica o della stampa digitale, offrendo nuovi strumenti per esplorare e innovare soluzioni grafiche, creare mock-up e prototipi di applicazioni grafiche (ad esempio proposte di packaging o ambientazioni di grafiche da interno) e presentazioni accattivanti per la clientela in poco tempo.

Conclusione

L’Intelligenza Artificiale è un campo vasto e complesso, ma non per questo oscuor. Basta solo sapere che è composta da livelli che racchiudono concetti sempre più specifici e potenti, cime abbiamo visto sopra. Dall’IA generale fino agli LLM, ognuno di questi concetti gioca un ruolo fondamentale nel rendere le tecnologie moderne più intelligenti e capaci di aiutarci nei nostri compiti quotidiani.

All’atto di un progetto, di considerazioni d’acquisto di sistemi o dell’uso di determinate applicazioni, capire come esse si situano nel contesto dell’IA può essere senz’altro d’aiuto e dissipare confusione o dubbi o a discutere in maniera più consapevole con eventuali fornitori.

Come abbiamo detto, ogni specifico argomento può essere approfondito ma, come per guidare la macchina non dobbiamo essere necessariamente meccanici esperti, così per utilizzare l’IA i fondamentali possono essere già abbastanza per muoversi agevolmente tra terminologie e applicazioni.

Glossario

Intelligenza Artificiale (IA):
Una disciplina dell’informatica che si occupa di creare sistemi in grado di simulare comportamenti umani, come prendere decisioni, riconoscere immagini o comprendere il linguaggio naturale.

Machine Learning (ML):
Una sotto-disciplina dell’IA che si focalizza su algoritmi e modelli che permettono alle macchine di “imparare” dai dati. Piuttosto che essere programmati per ogni possibile scenario, i sistemi di ML identificano schemi e fanno previsioni basate su dati passati.

Deep Learning (DL):
Una specializzazione del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali molto sofisticate, ispirate al cervello umano, per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni molto precise. È alla base di molte delle recenti innovazioni nell’IA.

AI Generativa:
Una branca dell’IA che utilizza modelli di Deep Learning per creare nuovi contenuti, come immagini, testo, audio, video o codice, a partire da dati esistenti. Gli utenti interagiscono con questi sistemi utilizzando “prompt” in linguaggio naturale.

Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM):
Modelli IA specializzati nella gestione e generazione di linguaggio naturale. Questi modelli, come GPT-4, sono addestrati su enormi quantità di testo e possono svolgere una varietà di compiti, dalla scrittura di articoli alla traduzione di testi.

Modelli di Linguaggio di Piccole Dimensioni (SLM):
Versioni più leggere e focalizzate dei LLM, che possono essere addestrate su dati specifici di un’azienda o su risorse limitate. Sono utili quando si desidera mantenere il controllo sui propri dati o quando le risorse computazionali sono limitate.

Modelli di Diffusione (Diffusion Models):
Architetture utilizzate principalmente per la generazione di immagini, video, e audio. Questi modelli funzionano tramite un processo di “diffusion” e “denoising” per creare contenuti visivi e sonori di alta qualità a partire da descrizioni testuali o altre informazioni di input.