Le basi: cos’è e come funziona

Cosa vuol dire intelligenza artificiale, come fa un chatbot a scrivere una risposta, cosa gli riesce bene e cosa no. Senza formule e senza dare niente per scontato.

9 minuti di lettura Aggiornata a ottobre 2026

In breve

L’intelligenza artificiale è un programma che impara dagli esempi invece di seguire regole scritte una per una.
Un chatbot non cerca la risposta in un archivio: calcola quale parola è più probabile dopo le precedenti.
Per questo scrive bene, riassume bene, e può sbagliare con grande sicurezza.
La usi da anni senza chiamarla così: nel navigatore, nella posta, nella tastiera del telefono.

Cos’è, in parole semplici

Un programma tradizionale segue istruzioni. Qualcuno ha scritto: se succede questo, fai quello. Funziona finché le situazioni possibili sono poche.

Prendi la posta indesiderata. Potresti scrivere una regola: «Se c’è la parola vincita, butta». Il giorno dopo chi spedisce pubblicità scrive v1ncita e la regola non serve più.

L’intelligenza artificiale fa il contrario. Le dai centomila messaggi già divisi in buoni e indesiderati, e il programma trova da solo che cosa li distingue. Nessuno gli ha scritto le regole: le ha ricavate dagli esempi. Quando arriva un messaggio nuovo, calcola a quale dei due gruppi somiglia di più.

Tutto il resto, compresi i chatbot, è una variazione di questa idea: imparare dagli esempi per fare una previsione.

Quattro parole che si confondono

Sono una dentro l’altra, come le bambole russe.

Intelligenza artificiale: Il nome più largo: qualunque programma che svolge compiti per cui di solito serve l’intelligenza di una persona. Esempio: il computer che gioca a scacchi.
Apprendimento automatico machine learning: La parte dell’AI che impara dagli esempi. Esempio: il filtro della posta indesiderata.
Apprendimento profondo deep learning: Apprendimento automatico fatto con reti neurali a molti strati, adatto a immagini, suoni e testi. Esempio: il telefono che riconosce i volti nelle foto.
AI generativa: Apprendimento profondo usato per produrre contenuti nuovi: testi, immagini, voci, video. Esempio: un chatbot.

Come funziona un chatbot

Dentro un chatbot c’è un modello linguistico. Per costruirlo gli si fa leggere una quantità enorme di testi: libri, articoli, pagine web. Durante la lettura fa un solo esercizio, miliardi di volte: gli si nasconde la parola successiva e deve indovinarla. Ogni volta che sbaglia, si corregge un poco.

Alla fine non ha memorizzato i testi. Ha imparato quali parole tendono a seguire quali altre, in quali contesti. Quando gli scrivi, fa la stessa cosa: guarda la tua domanda e produce la continuazione più probabile, un pezzo alla volta.

Prova tu: completa la frase

Il gatto dorme sul

Ecco i pezzi che un modello potrebbe considerare, con la loro probabilità.

divano46%
letto28%
tetto12%
pianoforte3%

Esempio costruito per spiegare il meccanismo: le percentuali sono inventate. Un modello vero lavora su frammenti di parola e sceglie tra decine di migliaia di candidati.

Tre conseguenze che conviene ricordare

Non consulta un archivio. Non va a controllare se una cosa è vera. Scrive ciò che, in base a quello che ha letto, suona come la continuazione giusta. Di solito le due cose coincidono. Non sempre.
Non risponde sempre uguale. Tra i candidati non prende sempre il primo: pesca in proporzione alle probabilità. Per questo la stessa domanda può avere due risposte diverse.
Lavora a pezzi. I pezzi si chiamano token e spesso sono frammenti di parola. È il motivo per cui fatica con i giochi di lettere, come contare quante r ci sono in una parola.

I chatbot di oggi possono anche cercare sul web, leggere un file che gli dai, fare calcoli con uno strumento apposito. Sono aiuti aggiunti intorno al modello. Il cuore resta quello: prevedere il pezzo che viene dopo.

Cosa fa bene e cosa fa male

Gli riesce bene	Gli riesce male
Riscrivere. Accorciare una lettera, cambiare tono a una mail, togliere il burocratese.	I fatti precisi. Date, cifre, nomi, orari. Li scrive con sicurezza anche quando sono sbagliati.
Riassumere un testo che gli dai tu.	Le citazioni. Frasi tra virgolette, sentenze, articoli di legge, titoli di libri: a volte li inventa.
Spiegare un concetto in tre modi diversi finché uno ti arriva.	Le notizie recenti. Conosce il mondo fino a una certa data, a meno che non cerchi sul web.
Tradurre testi di uso comune.	I conti lunghi, se li fa «a mente» invece di usare uno strumento di calcolo.
Fare proposte. Dieci titoli, cinque idee per una gita, una scaletta da cui partire.	Dire «non lo so». Tende a rispondere comunque.
Mettere ordine in appunti confusi.	Conoscere te. Non sa niente della tua situazione, se non glielo scrivi.

Uno studio coordinato dall’unione delle emittenti pubbliche europee ha fatto valutare a giornalisti oltre tremila risposte di quattro assistenti a domande sulle notizie. Il 45% aveva almeno un problema serio¹. Lo studio è del 2025 e riguarda solo le notizie, ma dà la misura: per i fatti, una risposta va controllata.

Come si fa lo spiega la guida Usarla bene.

Settant’anni in dieci date

L’intelligenza artificiale non è nata nel 2022. Ha alle spalle decenni di tentativi, entusiasmi e delusioni.

1950La domanda di Turing
Alan Turing si chiede se una macchina possa pensare e propone un gioco per metterla alla prova².
1956Nasce il nome
Un seminario estivo al Dartmouth College dà il nome a un nuovo campo di ricerca: «intelligenza artificiale»³.
1966ELIZA
Uno dei primi programmi che conversano. Imita uno psicoterapeuta rigirando le frasi di chi scrive⁴.
1997Scacco al campione
Deep Blue, un computer IBM, batte il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov⁵.
2012Le macchine imparano a vedere
Una rete neurale a molti strati riconosce le immagini molto meglio dei metodi precedenti. Comincia l’epoca dell’apprendimento profondo⁶.
2016AlphaGo
Un programma batte Lee Sedol a Go, un gioco ritenuto troppo complesso per una macchina⁷.
2017Il Transformer
Otto ricercatori descrivono una nuova architettura per elaborare il linguaggio. È la base dei chatbot di oggi⁸.
2022ChatGPT
Il 30 novembre un chatbot viene aperto a tutti. Per molti è il primo incontro con l’AI generativa⁹.
2024La legge europea
L’Unione europea approva il regolamento sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 1° agosto¹⁰.
2025La legge italiana
Il 10 ottobre entra in vigore la legge n. 132, con regole su minori, lavoro, professioni e deepfake¹¹.

Dove la incontri senza accorgertene

I chatbot sono la parte visibile. Molta AI lavora in silenzio dentro cose che usi da anni.

Chatbot: Assistenti a cui scrivi o parli. Rispondono, riassumono, scrivono.
Immagini e video: Programmi che creano un’immagine da una descrizione, o modificano una foto.
Voce: L’assistente del telefono, la dettatura, i sottotitoli automatici, le voci sintetiche.
Traduzione: Il traduttore del browser, quello che legge un cartello inquadrato con la fotocamera.
Consigli: Il prossimo video, la canzone dopo, «chi ha comprato questo ha comprato anche». Si chiamano sistemi di raccomandazione.
AI nascosta: Il navigatore che prevede il traffico, il filtro della posta indesiderata, la tastiera che suggerisce la parola, la banca che blocca un pagamento sospetto.

Quanto si usa, in Italia e in Europa

Tre fotografie, tutte da statistiche ufficiali. Le ultime disponibili riguardano il 2025.

L’AI generativa la usano soprattutto i giovani, e in Italia meno che in Europa

Persone che hanno usato strumenti di AI generativa negli ultimi tre mesi, per età, in percentuale. Anno 2025

Italia
Unione europea

Vedi i dati in tabella

	Italia	Unione europea
16-24 anni	47,2%	63,8%
25-34	31,4%	50,6%
35-44	21,6%	39,0%
45-54	16,5%	28,4%
55-64	10,1%	16,5%
65-74	4,5%	6,5%
Tutti, 16-74	19,9%	32,7%

Fonte: Eurostat¹². È la prima rilevazione di questo tipo: non esiste ancora un confronto con gli anni precedenti.

Nel 2025 ha usato strumenti di AI generativa un italiano su cinque tra i 16 e i 74 anni. La media europea è uno su tre.

In un anno le imprese italiane che usano l’AI sono raddoppiate

Imprese con almeno 10 addetti che usano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, in percentuale

Italia
Unione europea

Vedi i dati in tabella

	Italia	Unione europea
2021	6,2%	7,7%
2023	5,0%	8,1%
2024	8,2%	13,5%
2025	16,4%	19,9%

Fonte: Eurostat, Istat¹³¹⁴. Nel 2022 l’indagine non ha rilevato questo dato. Tra il 2021 e il 2023 il questionario è cambiato: il piccolo calo italiano può dipendere da questo.

Più l’impresa è grande, più usa l’AI

Imprese italiane che usano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, per numero di addetti, in percentuale. Anno 2025

Vedi i dati in tabella

	Italia
10-49 addetti	14,2%
50-249	27,6%
250 e più	53,1%

Fonte: Eurostat¹³.

Tra le imprese che hanno valutato l’AI e non l’hanno adottata, l’ostacolo più citato è la mancanza di competenze: lo indica il 58,6%¹⁴. È una delle ragioni per cui esiste un sito come questo.

Da ricordare

Impara dagli esempi e fa previsioni. Non ragiona come una persona e non «sa» le cose come le sai tu.
Un chatbot sceglie la parola più probabile. Probabile non vuol dire vera.
È brava con la forma dei testi, meno con i fatti.

Fonti

European Broadcasting Union, Largest study of its kind shows AI assistants misrepresent news content 45% of the time, 22 ottobre 2025. Consultata il 13/10/2026.
A. M. Turing, Mind, Computing Machinery and Intelligence, ottobre 1950. Consultata il 13/10/2026.
Dartmouth College, Artificial Intelligence (AI) Coined at Dartmouth. Consultata il 13/10/2026.
J. Weizenbaum, Communications of the ACM, ELIZA: a computer program for the study of natural language communication between man and machine, gennaio 1966. Consultata il 13/10/2026.
IBM, Deep Blue. Consultata il 13/10/2026.
Krizhevsky, Sutskever, Hinton, NIPS 2012, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, 2012. Consultata il 13/10/2026.
Google DeepMind, AlphaGo. Consultata il 13/10/2026.
Vaswani e colleghi, arXiv, Attention Is All You Need, 12 giugno 2017. Consultata il 13/10/2026.
OpenAI, Introducing ChatGPT, 30 novembre 2022. Consultata il 13/10/2026.
EUR-Lex, Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale, 13 giugno 2024. Consultata il 13/10/2026.
Normattiva, Legge 23 settembre 2025, n. 132. Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025. Consultata il 13/10/2026.
Eurostat, Individuals, use of generative artificial intelligence tools (isoc_ai_iaiu), dati 2025, aggiornati al 5 giugno 2026. Consultata il 13/10/2026.
Eurostat, Artificial intelligence by size class of enterprise (isoc_eb_ai), dati 2025, aggiornati al 15 giugno 2026. Consultata il 13/10/2026.
Istat, Imprese e ICT. Anno 2025, 15 dicembre 2025. Consultata il 13/10/2026.

Continua con: Usarla bene