Il mercato dell’Intelligenza Artificiale (IA) è in rapida espansione e rappresenta oggi uno dei principali pilastri della trasformazione digitale a livello mondiale. La diffusione dell’IA generativa, accelerata dal lancio di piattaforme come ChatGPT, ha innescato una corsa all’adozione. Tuttavia, molte imprese non conoscono ancora in modo approfondito rischi, limiti e potenzialità e applicano l’IA in modo poco consapevole. In questo contesto, è frequente che l’IA generativa venga percepita come l’unica opzione disponibile. In realtà, in molti casi le aziende ottengono risultati migliori con l’IA estrattiva (o non generativa), che estrae e classifica informazioni da dati e testi esistenti.
Lo stato dell’adozione in Italia dell’intelligenza artificiale generativa e non generativa
In Italia, l’adozione dell’IA sta crescendo rapidamente, anche se con ritmi differenti rispetto ai principali Paesi europei. Secondo i dati 2024 pubblicati nel febbraio 2025 dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato italiano dell’IA ha superato 1,2 miliardi di euro, registrando un incremento del 58% rispetto all’anno precedente. Un’ulteriore conferma arriva dai dati ISTAT, diffusi nel maggio 2025, secondo cui utilizza tecnologie di IA l’8,2% delle imprese italiane con almeno 10 addetti (32,5% tra le grandi), in crescita dal 5,0% del 2023 ma ancora sotto la media UE27 13,5% (fonte: ISTAT – Imprese e ICT 2024).
La nuova Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 dell’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), pubblicata nel luglio 2024, definisce le priorità per la ricerca, l’adozione industriale e lo sviluppo di competenze, promuovendo sviluppo responsabile, interoperabilità e trasparenza in coerenza con l’AI Act. Nel tessuto produttivo italiano, l’adozione varia per settore: manifatturiero, logistica, pubblica amministrazione, sanità e finanza risultano tra i più attivi. Le soluzioni non generative vengono scelte per processi strutturati e automatizzazioni, mentre quelle generative trovano spazio in contesti creativi, nel customer service e nell’analisi conversazionale.
Intelligenza artificiale generativa e non generativa: differenze e casi d’uso
Un sistema di IA generativa è progettato per creare nuovi contenuti (testi, immagini, codice, audio, video) in risposta a una richiesta. L’IA non generativa – o estrattiva – si concentra invece sull’analisi e interpretazione di informazioni già presenti nei dati esistenti.
Nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’IA estrattiva è ideale per compiti come l’estrazione di entità e dati chiave, l’analisi semantica e il recupero di informazioni da documenti o database.
L’IA generativa, al contrario, è più indicata per la creazione di chatbot intelligenti e assistenti virtuali, per la generazione automatica di testi, descrizioni, contenuti marketing e reportistica, o per il supporto decisionale e la simulazione di scenari. Usare un modello generativo per attività di estrazione può generare problemi di accuratezza, come le cosiddette “risposte allucinatorie”, in cui l’algoritmo inventa dati non presenti nelle fonti. I modelli estrattivi, invece, garantiscono maggiore fedeltà e precisione, poiché si limitano a individuare le informazioni realmente esistenti. Negli ultimi mesi, i modelli generativi più evoluti hanno iniziato a integrare componenti estrattive, riducendo gli errori e migliorando la qualità dei risultati.
Parallelamente, l’IA estrattiva beneficia di tecniche di apprendimento profondo più efficienti, capaci di gestire volumi crescenti di dati non strutturati. Negli ambiti di linguaggio naturale, restano rilevanti anche i cosiddetti modelli “Zero-Shot”, capaci di rispondere correttamente a domande o compiti senza ulteriore addestramento specifico. Sebbene offrano rapidità di implementazione, richiedono una valutazione attenta in termini di affidabilità e controllo dei bias.
Casi d’uso concreti
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IA estrattiva (non generativa): automazione documentale e logistica – un modello estrattivo può leggere automaticamente e-mail contenenti ordini o dati di spedizione, estrarre i valori rilevanti e inserirli nei sistemi gestionali, riducendo tempi ed errori. Classificazione automatica di comunicazioni – nel caso di un fornitore cloud, un sistema estrattivo è in grado di identificare il tipo di servizio citato nel testo e inoltrare l’e-mail al referente appropriato. RPA intelligente – l’integrazione di modelli estrattivi con piattaforme di Robotic Process Automation (RPA) consente di automatizzare flussi come l’acquisizione di dati da fatture, contratti o moduli.
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IA generativa: chatbot conversazionali in grado di comprendere il linguaggio naturale e fornire risposte contestuali, migliorando l’esperienza del cliente. Content marketing – creazione automatica di testi, post, script o grafiche a supporto delle campagne. Analisi e sintesi di dati complessi – assistenti digitali che riassumono insight da report o dashboard, aiutando analisti e manager a prendere decisioni più rapide.
In entrambi i casi, il vantaggio competitivo nasce dall’integrazione intelligente delle due tipologie: estrattiva per la precisione, generativa per la creatività.
Come scegliere tra intelligenza artificiale generativa e non generativa per il tuo business
La scelta del modello IA più adatto dipende da obiettivi, dati disponibili e contesto operativo. Alcuni passaggi chiave per una valutazione corretta:
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definire l’obiettivo di business: se l’obiettivo è creare contenuti o interazioni, privilegiare l’IA generativa; se serve analizzare o recuperare dati, orientarsi su soluzioni estrattive;
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valutare i dati: i modelli estrattivi richiedono dataset strutturati e annotati; quelli generativi possono operare anche con dati meno ordinati, ma necessitano di un controllo qualitativo continuo;
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analizzare rischi e governance: i modelli generativi possono produrre risultati non verificabili; per processi regolamentati o critici, l’IA estrattiva è spesso più sicura;
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considerare le competenze interne: l’IA generativa richiede competenze di prompt engineering e verifica; l’IA estrattiva necessita di capacità di data labeling e modellazione;
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allinearsi al quadro normativo: la Strategia AgID 2024-2026 e l’AI Act europeo sottolineano l’importanza di modelli trasparenti, sicuri e verificabili. L’AI Act, approvato nel 2024, prevede prime scadenze per i modelli GPAI ad agosto 2025, data di applicazione generale il 2 agosto 2026 e piena efficacia entro il 2027;
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misurare i risultati: definire KPI chiari (accuratezza, tempo, ROI) e iterare con approccio sperimentale. Un approccio ibrido – che combina estrazione automatica e generazione contestuale – è oggi considerato tra i più efficaci per molte aziende italiane che operano in ambiti data-intensive come supply chain, sanità, finanza e pubblica amministrazione.
L’esperienza di Beta 80
Nel corso dell’ultimo anno Beta 80 ha partecipato a diversi progetti di implementazione IA, sperimentando e integrando tecniche generative e non generative in differenti contesti aziendali. Automazione delle e-mail di spedizione – un primo tentativo basato su IA generativa non ha raggiunto performance soddisfacenti; il passaggio a un modello estrattivo, addestrato su centinaia di e-mail annotate manualmente, ha migliorato drasticamente precisione e stabilità. Smistamento intelligente di e-mail – per un fornitore cloud, l’uso mirato di IA generativa ha permesso di ottenere un equilibrio tra velocità di implementazione e qualità dei risultati. Integrazione IA + RPA – l’unione di modelli generativi ed estrattivi con piattaforme RPA ha rappresentato un passo avanti verso processi realmente intelligenti e automatizzati. Queste esperienze confermano che la scelta tra IA generativa e non generativa non è una questione puramente tecnologica, ma strategica e operativa, da valutare in funzione di dati, risorse e obiettivi.
L’Intelligenza Artificiale è ormai un elemento strutturale della trasformazione digitale. Ma per ottenere risultati concreti occorre scegliere consapevolmente l’approccio più adatto: generativo, non generativo o ibrido. La differenza non è solo tecnologica: è una decisione di strategia aziendale, di governance e di responsabilità. Solo una visione equilibrata, basata su dati di qualità, competenze specialistiche e partnership tecnologiche affidabili, consente di sfruttare appieno le potenzialità dell’IA per creare valore, efficienza e innovazione sostenibile nel lungo periodo.
