Glossario IA: i termini indispensabili per la scienza e la ricerca

L’intelligenza artificiale fa già parte integrante di numerose pratiche scientifiche: monitoraggio scientifico, analisi dei dati quantitativa e qualitativa, redazione di articoli scientifici, programmazione, comunicazione, analisi delle immagini o automazione di determinate attività tramite assistenti specializzati. Ma il vocabolario utilizzato per parlare di queste tecnologie resta spesso poco chiaro.

Per ricercatori e scienziati, comprendere queste nozioni non è soltanto una questione di vocabolario tecnico. È un primo passo per valutare gli strumenti, individuare i casi d’uso pertinenti e comprendere meglio i loro limiti metodologici, etici e scientifici.

Per questo motivo vi proponiamo un glossario IA delle principali nozioni da conoscere in ambito scientifico e nella ricerca, strutturato in 5 parti:

Le diverse forme di Intelligenza Artificiale:

Intelligenza Artificiale  ▪  IA Analitica  ▪  IA Predittiva  ▪  IA Generativa  ▪  IA Multimodale  ▪  IA Generale

Le basi fondamentali dei sistemi di IA:

Machine Learning  ▪  Deep Learning  ▪  NLP  ▪  LLM  ▪  Token

Gli strumenti di interazione:

Chatbot  ▪  Assistente IA  ▪  Agente IA

Le tecniche di adattamento e di connessione dei sistemi di IA:

Prompt Engineering  ▪  RAG  ▪  Fine-Tuning  ▪  MCP

I rischi da conoscere:

Allucinazioni IA  ▪  Bias Algoritmici  ▪  Shadow IA

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Le diverse forme di Intelligenza Artificiale

Dall’analisi dei dati alla generazione di contenuti, l’intelligenza artificiale comprende usi molto diversi tra loro. Scoprite le principali forme di IA, ciò che permettono di fare nella ricerca e le prospettive che aprono per le pratiche scientifiche di domani.

# Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale, o IA, indica un insieme di metodi e di sistemi in grado di svolgere compiti che mobilitano abitualmente alcune capacità cognitive umane: classificare, prevedere, riconoscere schemi, analizzare un testo, generare contenuti o supportare le decisioni. Non si tratta di un’unica tecnologia, ma di una famiglia di approcci molto diversi tra loro, dai modelli statistici specializzati ai sistemi generativi.

A cosa può servire nella ricerca?
In un contesto scientifico, l’IA deve sempre essere valutata in funzione del suo uso reale:

• Quali dati utilizza?
• Quale risultato produce?
• Come viene verificato tale risultato?
• Può essere riprodotto, spiegato o documentato?

Limite o punto di attenzione
L’IA può supportare alcune fasi del lavoro scientifico, ma non costituisce di per sé una prova. La qualità dei suoi risultati dipende dall’impostazione del compito, dai dati, dalle istruzioni, dal modello utilizzato e dalla validazione.

# IA Analitica

L’IA analitica indica l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare, strutturare e interpretare dati esistenti. Non mira a produrre contenuti nuovi, ma a estrarre informazioni utili da ciò che già esiste.

A cosa può servire nella ricerca?
Esplorare un set di dati, individuare tendenze, segmentare osservazioni, rilevare anomalie o identificare relazioni tra variabili. Si applica sia ai dati quantitativi sia ai dati testuali, visivi o provenienti da strumenti di misura.

Limite o punto di attenzione
L’IA analitica non sostituisce l’analisi scientifica. Aiuta a trattare e organizzare le informazioni, ma l’interpretazione resta legata al protocollo, al quadro metodologico, alla qualità dei dati e al giudizio del ricercatore. Un risultato prodotto per via algoritmica non è automaticamente un risultato scientificamente valido.

# IA Predittiva

L’IA predittiva raggruppa i modelli progettati per stimare un risultato futuro, probabile o non ancora osservato a partire da dati esistenti. È generalmente considerata una branca dell’IA analitica: ogni IA predittiva è analitica, ma non vale sistematicamente il contrario.

A cosa può servire nella ricerca?
L’IA predittiva può intervenire in ambiti diversi: previsione di serie temporali, modellizzazione di fenomeni biologici, stima dei rischi in ambito sanitario, previsione di proprietà chimiche, anticipazione di risultati sperimentali o supporto decisionale in sistemi complessi.

Limite o punto di attenzione
Una previsione non è una spiegazione. Un modello può individuare correlazioni utili senza stabilire una relazione causale. La sua validità dipende dalla qualità dei dati di addestramento, dalla rappresentatività del campione, dalla scelta delle variabili, dalla stabilità del fenomeno studiato e da una valutazione su dati indipendenti.

# IA Generativa

L’IA generativa indica una famiglia di modelli in grado di produrre nuovi contenuti a partire da un’istruzione o da un contesto: testo, immagini, codice, audio, video, sintesi o traduzioni. I grandi modelli linguistici (LLM) ne sono l’esempio più noto quando producono risposte testuali.

A cosa può servire nella ricerca?
Riformulare un passaggio, preparare una scaletta, riassumere un documento, generare o correggere codice, facilitare una traduzione, produrre una prima versione di un materiale didattico o esplorare un argomento. In alcuni ambiti, i modelli generativi propongono anche strutture molecolari, sequenze o scenari da testare.

Limite o punto di attenzione
Generare non significa dimostrare. Un’IA generativa produce contenuti plausibili a partire da regolarità apprese: non garantisce né la veridicità di un’affermazione, né la validità di un riferimento, né la qualità di un ragionamento. I contenuti generati devono essere riletti, verificati, corredati di fonti e ricollocati in un quadro metodologico esplicito.

# IA Multimodale

L’IA multimodale indica sistemi in grado di elaborare più tipi di informazioni, o modalità: testo, immagini, audio, video, tabelle, grafici o documenti complessi. Più che di una famiglia distinta, si tratta di una capacità che può applicarsi tanto all’IA analitica quanto all’IA generativa.

A cosa può servire nella ricerca?
Questa capacità apre prospettive interessanti: analisi di immagini sperimentali, lettura assistita di grafici, esplorazione di documenti scientifici che combinano testo e figure, supporto alla descrizione di figure o elaborazione combinata di dati testuali e visivi.

Limite o punto di attenzione
Un modello multimodale può interpretare male un’immagine, confondere elementi visivi, ignorare il contesto sperimentale o produrre una descrizione convincente ma errata. Assiste l’analisi, senza sostituire la competenza disciplinare né la validazione attraverso metodi riconosciuti.

# IA Generale

L’intelligenza artificiale generale (AGI), detta anche superintelligenza, indica l’ipotesi di un sistema in grado di apprendere, ragionare e trasferire le proprie conoscenze tra un’ampia varietà di compiti e di ambiti, senza essere progettato per un uso specifico. Ancora oggi teorica, potrebbe rappresentare una svolta importante, adattandosi a problemi nuovi e mobilitando le proprie capacità con una scala, una velocità e una versatilità potenzialmente superiori a quelle degli esseri umani in numerosi ambiti

A cosa può servire nella ricerca?
L’IA generale alimenta le riflessioni sull’automazione di compiti complessi, sulla scoperta scientifica e sulla risoluzione di problemi interdisciplinari. Potrebbe un giorno affiancare i ricercatori in lavori che richiedono maggiore capacità di adattamento e di ragionamento.

Limite o punto di attenzione
Non esiste una definizione né un metodo di valutazione condivisi. I sistemi attuali, anche quelli molto versatili, non sono considerati IA generali. Gli annunci che presentano una tecnologia come AGI vanno quindi esaminati con prudenza.

Le basi fondamentali dei sistemi di IA

Queste nozioni descrivono le principali basi che consentono ai sistemi di IA di apprendere dai dati, elaborare il linguaggio e produrre risultati. Comprenderle aiuta a valutare meglio le loro possibilità nella ricerca.

# Machine Learning

Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale che consente a un sistema di apprendere a partire dai dati. Anziché seguire regole scritte in anticipo, il modello individua regolarità all’interno di un set di dati per produrre previsioni, classificazioni o raccomandazioni. Costituisce la base tecnica della maggior parte delle forme di IA presentate sopra, siano esse analitiche, predittive o generative.

A cosa può servire nella ricerca?
Classificare immagini, rilevare anomalie, analizzare serie temporali, prevedere un risultato sperimentale, segmentare osservazioni o esplorare grandi volumi di dati. È oggi una delle forme di IA più radicate nelle pratiche scientifiche, ben prima dell’arrivo degli strumenti generativi.

Limite o punto di attenzione
Un modello performante su un set di test può rivelarsi poco affidabile in un altro contesto. Il suo utilizzo presuppone quindi un lavoro esplicito sulla qualità e sulla rappresentatività dei dati, sulla scelta delle variabili, sull’overfitting e sulle condizioni di generalizzazione. Un buon punteggio sui dati di valutazione non basta a validare un modello per un uso scientifico.

# Deep Learning

Il deep learning, o apprendimento profondo, è una sottofamiglia del machine learning basata su reti neurali composte da più livelli di elaborazione. È particolarmente adatto ai dati complessi: immagini, linguaggio, suoni, segnali, sequenze o grandi corpora documentali.

A cosa può servire nella ricerca?
Riconoscimento e segmentazione di immagini scientifiche, elaborazione automatica del linguaggio, analisi di segnali, previsione di strutture biologiche o sfruttamento di grandi corpora. La maggior parte dei modelli generativi e dei grandi modelli linguistici attuali si basa su questi approcci.

Limite o punto di attenzione
Il deep learning richiede in genere volumi di dati rilevanti e risorse di calcolo elevate, il che solleva questioni di costo e di impronta ambientale. Il suo funzionamento interno è inoltre difficile da interpretare, con conseguenze dirette in termini di trasparenza, riproducibilità e fiducia nei risultati pubblicati.

# NLP

L’NLP, acronimo di Natural Language Processing, o elaborazione del linguaggio naturale, raggruppa i metodi che consentono a un sistema informatico di analizzare, trasformare o generare il linguaggio umano.

A cosa può servire nella ricerca?
Analizzare corpora di articoli, estrarre concetti, classificare documenti, individuare entità nominate, codificare i verbatim di interviste, riassumere testi o supportare il monitoraggio bibliografico. È particolarmente utile nelle discipline in cui la letteratura, gli archivi e i dati testuali occupano un posto centrale.

Limite o punto di attenzione
L’NLP non si riduce all’IA generativa. Numerosi metodi precedenti agli LLM restano più adatti a determinati compiti, in particolare quando la riproducibilità, la trasparenza o il controllo dell’elaborazione sono prioritari. Scegliere un LLM per impostazione predefinita per un compito di classificazione o di estrazione può portare a un risultato meno affidabile e meno documentabile rispetto a un metodo classico.

# LLM

Un LLM, o Large Language Model, è un modello di deep learning addestrato su corpora testuali molto ampi. Può generare, riformulare, tradurre, sintetizzare o strutturare il linguaggio, produrre codice, analizzare documenti o essere integrato in strumenti specializzati. Il suo principio di base si fonda sulla previsione di sequenze di token, ossia di parole o frammenti di parole.

A cosa può servire nella ricerca?
Esplorare un argomento, riformulare un testo, preparare una sintesi, generare la scaletta di un articolo, assistere la programmazione, tradurre o adattare un contenuto a un pubblico non specialistico. Gli LLM costituiscono il mattone tecnico su cui si basa la maggior parte degli usi dell’IA generativa presentati sopra.

Limite o punto di attenzione
La fluidità di una risposta non dice nulla sulla sua esattezza. Un LLM può produrre un testo strutturato e convincente senza che i fatti, i riferimenti o i ragionamenti siano corretti. Non deve mai fungere da unica fonte di verità: i riferimenti bibliografici, i dati numerici e le conclusioni devono essere verificati su fonti primarie.

# Token

Un token è un’unità di testo utilizzata da un modello linguistico per analizzare e generare contenuti. Può corrispondere a una parola, a una parte di parola, a un segno di punteggiatura o a uno spazio, a seconda del modello e della lingua. Prima di elaborare un’istruzione o un documento, il modello trasforma il testo in una sequenza di token.

A cosa può servire nella ricerca?
Comprendere i token permette di cogliere meglio il funzionamento e i limiti degli LLM. Il numero di token determina in particolare la quantità di testo che un modello può prendere in considerazione in una singola richiesta, aspetto importante per analizzare un articolo lungo, interrogare un corpus o progettare un sistema RAG. I token influiscono inoltre sul costo e talvolta sulla rapidità dell’elaborazione.

Limite o punto di attenzione
Un token non corrisponde necessariamente a una parola. Il loro numero varia in base alla lingua, al modello e alla struttura del testo. Misura la quantità di testo elaborata, ma non fornisce indicazioni né sulla sua qualità né sulla sua complessità scientifica.

Gli Strumenti di interazione

I termini seguenti indicano diversi modi di interagire con un sistema di intelligenza artificiale. Poiché queste denominazioni variano a seconda dei fornitori, le utilizziamo qui come punti di riferimento pratici, in particolare in base al grado di autonomia affidato al sistema.

# Chatbot

Un chatbot è un’interfaccia conversazionale che consente di dialogare con un sistema informatico sotto forma di domande e risposte. I più datati si basano su scenari predefiniti, i più recenti su modelli linguistici in grado di produrre risposte aperte.

A cosa può servire nella ricerca?
Orientare verso le risorse, rispondere alle domande frequenti su una piattaforma o un’infrastruttura, aiutare a muoversi all’interno di una documentazione interna, fornire una prima assistenza su un software o una procedura. È un uso di supporto più che di produzione scientifica.

Limite o punto di attenzione
Un chatbot risponde, ma non comprende il contesto della domanda. Le risposte possono essere troppo generiche, incomplete o non verificate. Più l’argomento è tecnico o sensibile, più è necessario conoscerne con precisione il perimetro, le fonti e la data di aggiornamento.

# Assistente IA

Un assistente IA è un sistema di IA arricchito con i dati e i documenti forniti dall’utente e preconfigurato con istruzioni specifiche. È quindi dedicato a un compito preciso (redigere, riformulare, riassumere, organizzare idee, generare codice, trasformare un documento, strutturare un’analisi) ed è esperto in tale compito. Va oltre un semplice scambio di domande e risposte, pur mantenendo l’essere umano al centro: è l’utente a decidere, passo dopo passo.

A cosa può servire nella ricerca?
Per un ricercatore o un dottorando, un assistente IA può rappresentare un supporto in attività che richiedono molto tempo: chiarire una domanda di ricerca, preparare la scaletta di un articolo, riformulare un abstract, creare una griglia di intervista, spiegare uno script o adattare un contenuto a un pubblico non specialistico.

Limite o punto di attenzione
Un assistente IA accelera la produzione senza garantire la pertinenza scientifica del risultato. La sua efficacia dipende dalla qualità di ciò che lo alimenta (istruzioni, documenti forniti) e dall’inquadramento di ogni richiesta. Una rilettura esperta e una verifica sistematica degli elementi fattuali restano indispensabili. Il guadagno di tempo apparente può trasformarsi in una perdita se la rilettura viene trascurata.

# Agente IA

Un agente IA è un sistema in grado di concatenare più azioni per raggiungere un obiettivo. Laddove un assistente attende un’istruzione a ogni passaggio, un agente può utilizzare strumenti, interrogare basi di dati, organizzare una sequenza di attività, produrre file o attivare azioni in un ambiente digitale.

A cosa può servire nella ricerca?
Interrogare un corpus documentale, estrarre e strutturare informazioni, produrre una sintesi o un report, automatizzare un monitoraggio ricorrente od orchestrare alcune fasi di un workflow di analisi. È il livello in cui l’IA smette di essere uno strumento puntuale per integrarsi in un processo.

Limite o punto di attenzione
Questa autonomia resta tuttavia relativa e deve essere regolamentata. Più un agente concatena azioni, più aumenta il rischio di errori cumulativi. Diventa allora essenziale documentare le fasi, controllare le fonti, limitare i diritti di accesso e definire con chiarezza ciò che rientra nell’automazione, nell’assistenza e nella validazione umana.

Le tecniche di adattamento e di connessione dei sistemi di IA

Queste nozioni descrivono diversi modi di guidare, specializzare o connettere un sistema di IA. Non agiscono allo stesso livello e rispondono a esigenze differenti.

# Prompt Engineering

Il prompt engineering indica la progettazione, la formulazione e il miglioramento delle istruzioni fornite a un modello di IA generativa. Un prompt può assumere la forma di una domanda semplice o di un’istruzione strutturata che precisa il contesto, l’obiettivo, il formato atteso, il livello di dettaglio e i criteri di qualità.

A cosa può servire nella ricerca?
In ambito scientifico, il prompt engineering è utile per ottenere risposte più pertinenti e più utilizzabili. Per esempio, un ricercatore può chiedere all’IA di riformulare un’ipotesi, confrontare due approcci metodologici, proporre la struttura di una revisione della letteratura o individuare i limiti potenziali di un protocollo.

Limite o punto di attenzione
Un’istruzione ben formulata non garantisce una risposta esatta. La qualità del risultato dipende anche dal modello utilizzato, dai dati disponibili, dal contesto fornito, dagli strumenti connessi e dal metodo di verifica. Occorre inoltre evitare di inserire in un prompt dati riservati o sensibili senza aver verificato le condizioni di trattamento dello strumento.

# RAG

Il RAG, acronimo di Retrieval-Augmented Generation, è un’architettura che combina la ricerca di informazioni all’interno di una base documentale vettoriale con la generazione di una risposta da parte di un modello linguistico. Il sistema recupera innanzitutto i passaggi pertinenti all’interno di un corpus, quindi li trasmette al modello per produrre una risposta contestualizzata.

A cosa può servire nella ricerca?
Interrogare una base di articoli, ritrovare informazioni all’interno di pubblicazioni, sintetizzare un corpus, esplorare una documentazione interna o costruire un assistente specializzato in un ambito scientifico. Il RAG può in particolare consentire di collegare più direttamente una risposta ai documenti utilizzati per produrla.

Limite o punto di attenzione
Il RAG non elimina gli errori né le allucinazioni. Una risposta può restare fragile se il corpus è incompleto, obsoleto o mal strutturato, se vengono recuperati i passaggi sbagliati o se il modello interpreta male le fonti. La qualità del risultato dipende quindi dall’indicizzazione, dalla ricerca documentale, dal corpus utilizzato e dalla fedeltà della risposta generata.

# Fine-Tuning

Il fine-tuning indica l’adattamento di un modello di IA esistente a un compito, un ambito o un formato particolare a partire da dati specifici. Anziché addestrare un modello da zero, si mette a punto un modello già addestrato su un corpus mirato.

A cosa può servire nella ricerca?
Specializzare un modello per un compito di classificazione, una tipologia di documento, un vocabolario disciplinare o un formato di risposta particolare. Il fine-tuning può essere utile quando i modelli generalisti non rispondono in modo sufficientemente adeguato a un’esigenza precisa e quando l’organizzazione dispone di dati di addestramento sufficientemente numerosi e qualificati.

Limite o punto di attenzione
Il fine-tuning modifica il comportamento del modello, ma non costituisce un metodo affidabile per trasmettergli conoscenze aggiornate o garantire la tracciabilità delle sue risposte. Per interrogare regolarmente un corpus documentale in evoluzione, il RAG è spesso più adatto. Il fine-tuning richiede inoltre un’attenzione particolare alla qualità dei dati, ai diritti d’uso, alla riservatezza, ai bias e alla valutazione del modello ottenuto.

Da ricordare:
Il RAG connette un modello a fonti esterne, mentre il fine-tuning adatta il modello a partire da dati di addestramento complementari. Questi due approcci possono essere combinati, ma rispondono a esigenze differenti.

# MCP

L’MCP, acronimo di Model Context Protocol, è un protocollo che consente a un’applicazione di IA di connettersi in modo strutturato a strumenti, dati e risorse esterni. Può in particolare facilitare l’accesso a basi di dati, documenti, software, API o strumenti aziendali.

A cosa può servire nella ricerca?
Connettere un assistente IA a un corpus interno, una base bibliografica, uno strumento di analisi, un ambiente di programmazione o un workflow di laboratorio. Il sistema può quindi recuperare informazioni o utilizzare determinate funzioni senza che l’utente debba eseguire manualmente ogni passaggio.

Limite o punto di attenzione
L’MCP non rende automaticamente un modello più affidabile, più capace o più autonomo. La sicurezza e la qualità del sistema dipendono dagli strumenti connessi, dai diritti concessi, dai dati accessibili e dai controlli predisposti. Un’implementazione seria presuppone di limitare le autorizzazioni, proteggere i dati sensibili, registrare le azioni e controllare i risultati prodotti.

I rischi da conoscere

I rischi legati all’intelligenza artificiale non si limitano agli errori prodotti dai modelli. Un sistema può anche riprodurre bias o essere utilizzato senza un quadro chiaro all’interno di un’organizzazione. Le nozioni seguenti permettono di comprendere meglio questi rischi e i modi per limitarli.

# Allucinazione IA

Un’allucinazione IA indica una risposta prodotta da un sistema di intelligenza artificiale che appare coerente, ma che contiene informazioni false, inventate, imprecise o non verificabili. Il termine riguarda principalmente i modelli generativi.

Come può manifestarsi nella ricerca?
Un’allucinazione può assumere la forma di un riferimento bibliografico inesistente, di un’attribuzione errata, di una definizione approssimativa, di un’interpretazione sbagliata o di un dato numerico privo di fonte. Il rischio è particolarmente rilevante quando l’IA viene utilizzata per una revisione della letteratura, un metodo, un protocollo o una conclusione scientifica.

Come limitare il rischio?
I riferimenti, i dati numerici, le citazioni e i ragionamenti prodotti devono essere verificati a partire da fonti affidabili, idealmente primarie. Un’IA generativa può aiutare a esplorare, strutturare o riformulare un’informazione, ma non costituisce di per sé una fonte scientifica.

# Bias algoritmico

Un bias algoritmico indica una distorsione sistematica nei risultati prodotti o influenzati da un sistema di intelligenza artificiale. Può derivare dai dati, dal modello, dai criteri di ottimizzazione o dal contesto di utilizzo.

Come può manifestarsi nella ricerca?
Un modello addestrato su dati poco rappresentativi può risultare meno performante per determinate popolazioni, determinate lingue, determinate discipline o determinati tipi di dati. Può inoltre riprodurre gli squilibri presenti nella letteratura scientifica o nelle basi utilizzate per il suo addestramento.

Come limitare il rischio?
Occorre documentare i dati, valutare le prestazioni su sottogruppi pertinenti, confrontare i risultati con altri metodi e testare il modello su dati indipendenti. La supervisione umana resta necessaria, ma deve essere accompagnata da una valutazione metodologica rigorosa.

# Shadow IA

La Shadow IA, o Shadow AI, indica l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale all’interno di un’organizzazione senza validazione, visibilità o regolamentazione ufficiale. Non si tratta necessariamente di un uso malevolo: si manifesta spesso quando un team cerca di rispondere rapidamente a un’esigenza senza disporre di strumenti o regole adeguati.

Come può manifestarsi nella ricerca?
Un ricercatore o un team può utilizzare uno strumento esterno per riassumere un articolo, analizzare dati, correggere un testo o generare codice senza verificarne le condizioni di trattamento. Il rischio è particolarmente elevato quando vengono trasmessi risultati non pubblicati, dati personali, protocolli, codice o informazioni riservate.

Come limitare il rischio?
L’organizzazione deve censire gli usi, definire una politica chiara, individuare gli strumenti autorizzati e classificare i dati in base alla loro sensibilità. La formazione dei team e la possibilità di testare nuovi usi in un quadro controllato permettono di limitare i rischi senza bloccare le iniziative utili.

Comprendere il vocabolario di base dell’intelligenza artificiale costituisce una prima base per seguirne le rapide evoluzioni e decifrarne l’attualità con discernimento. Questi punti di riferimento permettono di comprendere meglio le possibilità e i limiti dell’IA, di sviluppare una cultura comune e di utilizzare questi strumenti in modo appropriato. Tale cultura rappresenta il punto di partenza di un’adozione dell’IA utile, affidabile e adatta alle pratiche di ricerca.

Per andare oltre nell’integrazione dell’IA

A partire da questi punti di riferimento, la fase successiva consiste nel trasformare la comprensione dell’IA in usi concreti. Ciò presuppone di scegliere gli strumenti giusti, individuare i casi d’uso pertinenti e definire un quadro adatto alle esigenze e ai vincoli di ciascuna organizzazione.

È proprio in questa logica che RITME accompagna da oltre 35 anni gli operatori della ricerca, attraverso un catalogo di software professionali, corsi di formaziones e servizi di accompagnamento adattati agli ambienti scientifici.

È in questa continuità che si inserisce EFFISCIANCE la nostra offerta di accompagnamento all’IA pensata da scienziati per gli scienziati, articolata attorno a tre componenti complementari:

• Consulenza: per chiarire i casi d’uso, individuare gli strumenti giusti e definire un quadro realistico, sicuro e adeguato alle vostre sfide scientifiche.
• Formazione: per sviluppare le competenze dei vostri team e integrare utilizzi concreti dell’IA generativa nelle pratiche scientifiche quotidiane.
• Integrazione: per trasformare i casi d’uso individuati in soluzioni concrete, che si tratti di assistenti specializzati, agenti IA o automazioni di processi scientifici.

Per strutturare questo percorso, abbiamo sviluppato un Percorso IA completo e modulare. Dall’introduzione alla formazione, passando per l’individuazione dei casi d’uso e l’integrazione di assistenti o agenti, si adatta al livello di maturità, agli obiettivi e ai vincoli di ciascuna organizzazione.

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