AI glossary: 20 terms in plain words

Tokens, prompts, hallucinations, agents and RAG — every key AI concept with a human explanation.

Intelligenza artificiale (IA): Software che impara dagli esempi invece di seguire regole scritte a mano. L'IA moderna trova schemi nei dati e li applica a situazioni nuove: dal riconoscimento facciale alla generazione di testo.
Rete neurale: Un modello matematico fatto di milioni di «neuroni» con connessioni pesate regolabili. Impara con il ciclo «prevedere → confrontare con la risposta → correggere i pesi», ripetuto miliardi di volte.
LLM (modello linguistico di grandi dimensioni): Una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo: ChatGPT, Claude, Gemini. Fa una sola operazione — prevedere il token successivo — e da lì nascono risposte, traduzioni e codice.
Token: Il pezzo di testo su cui lavora un modello linguistico: parte di una parola, una parola o un segno, in media 3–4 caratteri. Il contesto del modello e il prezzo delle API si misurano in token.
Prompt: Il testo della richiesta che mandi all'IA. La qualità della risposta dipende all'80% dalla qualità del prompt: ruolo, compito, contesto e formato sono ciò che lo rende forte.
Prompt engineering: La disciplina di scrivere richieste efficaci all'IA: formule, esempi (few-shot), catene di ragionamento, output strutturato. Una delle competenze in più rapida crescita sul mercato del lavoro.
Allucinazione: Una risposta sicura, plausibile e inventata. Deriva dalla natura generativa degli LLM: quando i fatti mancano, una «continuazione probabile» sembra comunque una risposta. Controlla numeri, citazioni e link.
Finestra di contesto: La quantità di testo (in token) che il modello «tiene a mente» in una conversazione: i tuoi messaggi, le sue risposte, i documenti caricati. Ciò che non ci sta viene «dimenticato».
Addestramento del modello: Il processo di regolazione dei miliardi di pesi di una rete su grandi quantità di dati. Richiede migliaia di GPU e settimane di calcolo: per questo pochissime aziende costruiscono modelli grandi.
Pesi: I parametri numerici di una rete, regolati durante l'addestramento. «Un modello da 70 miliardi di parametri» parla proprio del numero di pesi.
Data limite delle conoscenze: La data oltre la quale non ci sono più eventi nei dati di addestramento del modello. Il più recente gli arriva solo tramite ricerca web o i materiali che gli dai tu.
IA generativa: IA che crea contenuti nuovi — testi, immagini, musica, video, codice — invece di limitarsi a classificare l'esistente. ChatGPT e Midjourney sono modelli generativi.
Few-shot (apprendimento con esempi): Una tecnica di prompting: mostra al modello 1–3 esempi «input → output» dentro la richiesta stessa, così copia stile e struttura. Sostituisce interi paragrafi di spiegazione.
Catena di ragionamento (chain-of-thought): Chiedere al modello di risolvere passo dopo passo, mostrando il ragionamento. Alza molto la precisione su logica e calcoli e rende visibili gli errori.
RAG: Retrieval-Augmented Generation: prima di rispondere, il sistema trova i pezzi rilevanti nella tua base di conoscenza e li passa al modello. Così l'IA risponde sui tuoi documenti, non a memoria.
Agente IA: Un sistema di IA che non si limita a rispondere ma agisce: pianifica i passi, chiama strumenti (ricerca, codice, API), verifica il risultato e va avanti fino all'obiettivo. La competenza con la crescita più rapida.
MCP: Model Context Protocol — uno standard aperto per collegare l'IA a strumenti e dati esterni: database, servizi, file. La «porta USB» degli agenti IA.
Fine-tuning: Riaddestrare un modello già pronto sui tuoi dati per un compito preciso. Costa di più ed è più difficile del prompting: serve quando gli esempi nel prompt non bastano più.
Multimodalità: La capacità di un modello di lavorare con tipi di dati diversi: testo, immagini, audio, video. I modelli di punta di oggi capiscono un'immagine e la voce, non solo il testo.
Vibe coding: Creare siti e app dialogando con l'IA: descrivi il prodotto a parole, il modello scrive il codice, tu iteri sul risultato. Parola dell'anno e la via d'ingresso allo sviluppo che cresce più in fretta.

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