Considerazioni chiave per creare le basi dell'IA generativa

27 agosto 2026•
Risorsa: Ebook
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Capitolo 1. Nuove opportunità per l'innovazione aziendale.

L'IA generativa (gen AI) è uno strumento efficace per le organizzazioni che desiderano creare prodotti innovativi, ottimizzare i processi e ottenere vantaggi competitivi in mercati in rapida evoluzione. Basata sui progressi delle reti neurali e del deep learning, che insegna ai computer a elaborare i dati utilizzando un algoritmo ispirato al cervello umano, l'IA generativa va oltre le capacità dell'IA predittiva: non solo elabora i dati, ma crea anche contenuti nuovi e originali. L'IA generativa rimodella la collaborazione uomo-macchina, ispira nuovi approcci alla risoluzione dei problemi e offre risultati aziendali significativi in tutti i settori.

In tutto il mondo, le organizzazioni realizzano applicazioni nuove e innovative utilizzando le tecnologie di IA generativa. Questi scenari di utilizzo richiedono un ulteriore allineamento ai requisiti dell'impresa, spesso ottenuto tramite la personalizzazione basata sui dati aziendali.

Tuttavia, anche nelle fasi iniziali, l'adozione dell'IA generativa ha dimostrato di offrire vantaggi essenziali.

  • Efficienza operativa: gestire attività che richiedono tempo, come la scrittura del codice, la creazione della documentazione o la gestione delle catene di distribuzione, può aiutare le aziende a produrre di più, più velocemente e a costi inferiori.
  • Crescita del fatturato: l'IA generativa può contribuire ad aumentare i flussi di fatturato identificando opportunità di upselling personalizzate, creando contenuti di marketing su misura per segmenti di clienti specifici e accelerando il lancio di nuovi prodotti e servizi.
  • Soddisfazione dei clienti: fornire un supporto preciso e istantaneo ed esperienze personalizzate aiuta i clienti a ottenere le informazioni e i servizi di cui hanno bisogno, quando necessario, creando fiducia e fidelizzazione a lungo termine.
  • Produttività dei dipendenti: La gestione delle attività di routine con l'IA, come la sintesi di riunioni, la stesura di bozze di email o la ricerca di dati nei sistemi interni, consente ai dipendenti di concentrarsi su attività strategiche che richiedono creatività e capacità di giudizio.

Nascono nuove preoccupazioni

Sebbene i vantaggi e gli svantaggi dell'IA generativa stiano ancora emergendo, molte organizzazioni vogliono investire subito in queste nuove tecnologie. Comprendere le sfide dell'IA generativa può aiutare le aziende a definire linee guida etiche e framework di sviluppo chiari, a rispettare le normative governative e di settore e a rilevare e correggere potenziali problemi.

  • Privacy dei dati: la possibilità che i dati per l'addestramento dei modelli di IA generativa contengano informazioni sensibili o personali è fonte di preoccupazione e solleva questioni in merito alla tutela della privacy degli individui. Le organizzazioni devono rispettare le normative in materia di sovranità e archiviazione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione Europea.
  • Proprietà dei dati: L'utilizzo di modelli proprietari, o di modelli addestrati con dati proprietari, introduce il problema della proprietà dei dati e il rischio di incorrere in controversie legali.
  • Pregiudizi (bias) e correttezza: è stato dimostrato che le risposte degli strumenti di IA generativa riflettono i pregiudizi umani, inclusi stereotipi dannosi e incitamento all'odio.
  • Utilizzo etico: i contenuti artificiali creati dall'IA generativa, come i deepfake, possono essere utilizzati per attività dannose come violazioni della privacy e campagne di disinformazione. La mancanza di trasparenza nei modelli o negli strumenti dell'IA generativa rende difficile comprendere, interpretare e spiegare i risultati e assegnare la responsabilità per le informazioni errate o inventate.

Cosa evidenziano i benchmark recenti

  • Retrieval-augmented generation (RAG): integra dati provenienti da fonti esterne, come database interni, intranet aziendali o Internet, per fornire ai modelli di gen AI le informazioni più accurate e aggiornate.
  • Prompt tuning: i modelli di IA ricevono segnali o prompt front end, tra cui parole aggiuntive o numeri generati dall'IA, che li guidano verso la decisione desiderata, consentendo alle organizzazioni con dati limitati di adattare i modelli fondativi a un'attività specifica.
  • Fine tuning: migliora ulteriormente un modello preaddestrato con un set di dati ridotto e mirato per eseguire attività specifiche del dominio in modo più efficace. Questi dati di addestramento ulteriori sono inseriti nell'architettura del modello.
  • Conseguenze impreviste: la natura autonoma dell'IA generativa può portare a conseguenze indesiderate che possono causare danni reali alle organizzazioni.
  • Sfide normative: le tecnologie di IA generativa si evolvono più rapidamente rispetto agli impianti normativi; ciò rende difficile creare e applicare linee guida per un utilizzo responsabile ed etico dell'IA.
  • Consumi energetici: l'addestramento dei modelli di IA richiede molte risorse di elaborazione e un'elevata quantità di energia, sollevando preoccupazioni circa gli effetti sulla sostenibilità ambientale.

 Una base infrastrutturale affidabile può aiutare le organizzazioni a ottenere i vantaggi e ad affrontare le sfide poste dalle iniziative di IA generativa.

Capitolo 2. La base giusta per l'IA generativa: considerazioni principali

La base tecnologica scelta per le iniziative di IA generativa può incidere notevolmente sull'efficienza e sul successo complessivi dell'adozione. I leader aziendali dovrebbero tenere a mente queste otto considerazioni chiave nella scelta della base gen AI più adatta.

Consiglio n. 1: velocizza la creazione con set di strumenti comprovati e affidabili

Lo sviluppo di applicazioni basate su modelli di IA generativa può essere complesso. Il giusto set di strumenti (linguaggi, framework e runtime commerciali o della community open source affidabili) può accelerare l'ottimizzazione dei modelli e semplificare lo sviluppo e il deployment delle applicazioni.

Scegli una piattaforma di sviluppo dell'IA che includa o supporti i set di strumenti che conosci e che preferisci, per sviluppare soluzioni di IA innovative in modo più rapido ed efficiente. Le funzionalità di data science esplorativa, addestramento e ottimizzazione, accessibili tramite interfacce utente (UI, user interface) interattive, possono semplificare la collaborazione. I set di strumenti predefiniti o integrati, insieme alle funzionalità self service, possono aiutare a ottimizzare le operazioni IT (ITOps) mantenendo la portabilità e la coerenza.

Consiglio n. 2: standardizza per ottimizzare rapidamente i modelli

L'addestramento dei modelli di IA generativa è un processo lungo e costoso. Di conseguenza la maggior parte delle organizzazioni sviluppa le proprie soluzioni di IA a partire da modelli fondativi già addestrati su dati per utilizzo generico. Le organizzazioni possono quindi utilizzare dati diversificati e specifici del dominio per adattare i modelli fondativi ed eseguire attività specializzate. Esistono diversi modi per personalizzare i modelli fondativi, alcuni dei quali richiedono un elevato utilizzo di elaborazione, processori potenti e un'infrastruttura cloud ibrida distribuita. 

Scegli piattaforme di IA in grado di offrire strumenti per la preparazione e l'acquisizione di dati aziendali privati, di supportare le tecniche ampiamente utilizzate per la personalizzazione e l'allineamento dei modelli e di offrire l’accesso a strumenti che supportino modelli di personalizzazione ripetibili. Queste piattaforme dovrebbero anche supportare funzionalità di orchestrazione e gestione dei carichi di lavoro distribuiti, in grado di eseguire l’addestramento di modelli di tutte le dimensioni, con qualsiasi volume di dati o durata, negli ambienti di cloud ibrido. 

Container per l'IA generativa

Le tecnologie basate sui container come Kubernetes offrono deployment, gestione e scalabilità agili per uno sviluppo cloud native efficiente delle soluzioni di IA gen.

  • Esegui il provisioning on demand degli ambienti in datacenter, cloud pubblici e su dispositivi edge.
  • Automatizza la creazione, il deployment, la scalabilità e la gestione delle istanze dei container su infrastrutture fisiche e virtuali.
  • Integra componenti e datastore provenienti da un solido ecosistema di fornitori commerciali e open source in soluzioni di IA generativa.

Scopri gli altri vantaggi dei container per l'IA1

Consiglio n. 3: distribuisci ed esegui i modelli in modo efficiente grazie all'inferenza

Offrire agli utenti un'esperienza eccezionale con soluzioni di IA generativa adattabili alle variazioni della domanda di applicazioni può essere complicato per i team ITOps. Un'inferenza dei modelli efficiente richiede un'infrastruttura scalabile e funzionalità di gestione automatizzate per garantire un throughput elevato, una latenza ridotta e un utilizzo ottimale delle risorse di elaborazione. Inoltre, considerando che le soluzioni di IA elaborano grandi quantità di dati, anche l'applicazione di rigorosi standard di sicurezza in tutti gli ambienti è fondamentale.

Considera le piattaforme che forniscono server di inferenza compatibili con più tipi di modelli, come la gen AI, il linguaggio di grandi dimensioni e il linguaggio multimodale, per ottenere risultati efficienti in più ambienti. I server di inferenza ad alte prestazioni accelerano l'output delle applicazioni di IA generativa ottimizzando l'utilizzo della memoria delle unità di elaborazione grafica (GPU) e consentendo ai modelli di eseguire calcoli in modo più efficiente e scalabile.

Consiglio n. 4: automatizza la gestione del ciclo di vita

Le pipeline di integrazione e distribuzione continue (CI/CD) possono distribuire e gestire automaticamente le soluzioni di gen AI, ma la loro scalabilità richiede l'integrazione delle operazioni di apprendimento automatico, note come MLOps, e di GenAIOps. Mentre l’approccio MLOps automatizza i rigorosi cicli di estrazione, addestramento e convalida dei dati necessari per la stabilità del modello, GenAIOps soddisfa le esigenze specifiche dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come il controllo delle versioni dei prompt e la gestione dei database vettoriali. Queste pipeline di ML e gen AI sono più complesse dei flussi di lavoro standard e richiedono modifiche rapide e incrementali per ottimizzare le prestazioni e mitigare le allucinazioni (output illogici o falsi) attraverso la valutazione automatizzata.

Scegli una base che ti permetta di creare e integrare queste pipeline di IA specializzate, utilizzando strumenti come Kubeflow per l'orchestrazione dei modelli e Jenkins per una più ampia automazione, nei flussi di lavoro DevOps esistenti. L'adozione di GitOps con strumenti come ArgoCD può aiutare a definire come codice i deployment di IA complessi, garantendo che i modelli fondativi e i componenti di retrieval-augmented generation (RAG) rimangano coerenti, verificabili e riproducibili per le aziende.

Consiglio n. 5: preparati ad affrontare l'IA basata su agenti con trasparenza e controllo

L'IA generativa è eccellente per creare contenuti e rispondere alle domande. L'IA basata su agenti rappresenta l'evoluzione successiva di queste funzionalità e segna il passaggio da modelli che forniscono semplici funzioni di chat ad agenti autonomi. Gli agenti di IA non si limitano a seguire uno script, ma utilizzano strumenti di ragionamento per suddividere obiettivi complessi (ad esempio l'onboarding di un nuovo cliente) in attività più piccole, come il controllo dei documenti, l'invio di email e l'aggiornamento dei database. Poiché questi sistemi devono affrontare in modo indipendente i cambiamenti imprevisti, è essenziale passare da semplici modelli di prompt-risposta a flussi di lavoro gestiti e multifase.

Scegli una base di IA che dia priorità a integrazione e sicurezza. L'IA basata su agenti richiede un'infrastruttura in grado di connettersi a strumenti esterni e sorgenti di dati interne, mantenendo un approccio "human-in-the-loop" per le decisioni e le azioni più importanti. Concentra la ricerca su piattaforme che offrano una chiara visibilità sul modo in cui un agente pensa e compie scelte per assicurarsi che ogni azione e output sia verificabile. Iniziando il percorso con l'IA con una base per la governance e il supporto per l'utilizzo di strumenti esterni, i team IT possono garantire che la loro IA si trasformi da un assistente creativo a un gemello digitale e rimanga un'estensione affidabile e controllata delle operazioni aziendali.

Concetti chiave dei modelli di IA gen

  • Il bias è la presenza di schemi nel comportamento dei modelli che influiscono sull'equità, sull'inclusività e sull'etica dei risultati, ad esempio favorendo determinati gruppi o producendo risposte discriminatorie.
  • La deriva dei dati (data drift) si verifica quando le proprietà statistiche dei dati di addestramento cambiano nel tempo, influendo sulle prestazioni del modello e generando risposte meno accurate o pertinenti.
  • Rilevamento delle anomalie: è la capacità di individuare e segnalare se i modelli si comportano in maniera anomala o difforme rispetto agli esempi visti durante l'addestramento. 
  • Esplicabilità per punto: è la capacità di esaminare le cause che hanno portato i modelli a generare determinati risultati. In questo modo si migliorano la visibilità sulle applicazioni e la trasparenza.

Consiglio n. 6: monitora i modelli in modo coerente per ridurre bias e imprecisioni

I risultati forniti dai modelli di IA generativa possono avere un'influenza sostanziale sui processi organizzativi. Monitorando in modo proattivo il comportamento dei modelli, i team possono analizzare le decisioni e le giustificazioni per identificare le prestazioni scadenti e segnalare immediatamente i comportamenti problematici. Una governance efficace dei modelli basata su queste informazioni aiuta a garantire che i modelli di IA rispondano con informazioni imparziali, eque e corrette negli ambienti di produzione.

Esplora le basi dell'IA che offrono funzionalità di monitoraggio centralizzate, tra cui metriche di bias e data drift, rilevamento delle anomalie ed esplicabilità per punto, per aiutare i team a mantenere e correggere i modelli di gen AI. Il monitoraggio continuo e automatico negli ambienti di produzione aumenterà anche la conformità agli standard di governance dei modelli aziendali dell'organizzazione. Le interfacce intuitive degli strumenti e i report non tecnici leggibili che condividono le informazioni risultanti incoraggiano l'uso e la manutenzione dei modelli in modo responsabile.

Consiglio n. 7: sfrutta gli ecosistemi dei partner per ottenere funzionalità complete

Le soluzioni di IA generativa richiedono più componenti integrati per ottenere risultati innovativi. La giusta combinazione di tecnologie di un ecosistema collaborativo di fornitori affidabili può accelerare lo sviluppo delle applicazioni, correggere bias e data drift e garantire prestazioni coerenti e affidabili per i deployment di IA.

Cerca fornitori di piattaforme con ecosistemi di partner certificati estesi che offrono soluzioni complete per lo sviluppo e il deployment di modelli e applicazioni di gen AI. Lavorare con un'ampia selezione di componenti, dall'integrazione e preparazione dei dati all'addestramento e alla distribuzione dei modelli, può aiutare i team IT a sviluppare e distribuire le soluzioni di IA in modo più efficiente. Scegliendo soluzioni con interoperabilità comprovata e certificate dai fornitori, le organizzazioni possono migliorare ulteriormente la produttività, riducendo le richieste di supporto IT.

Consiglio n. 8: collabora con gli esperti della piattaforma per risolvere i problemi e apprendere le procedure consigliate

Il deployment e la gestione efficaci delle soluzioni di IA generativa richiedono conoscenze ed esperienza specifiche. Le sfide legate alla scalabilità, all'affidabilità e all'integrazione con i sistemi esistenti possono complicare i deployment in produzione. L'utilizzo inefficiente delle risorse di elaborazione può generare costi aggiuntivi. Inoltre, la mancata conformità agli standard di sicurezza, alle policy sulla privacy e ai framework normativi dell'IA può avere conseguenze legali, finanziarie o sull'immagine del marchio aziendale.

Seleziona fornitori con team di esperti che forniscono supporto e una guida completi per la creazione di soluzioni di gen AI. Ad esempio, ingegneri dedicati possono supportare l'intera piattaforma con gli strumenti, le risorse e l'esperienza necessari per accelerare il completamento dei progetti di IA. La consulenza di esperti costituisce un valido aiuto per risolvere i problemi di deployment, migliorare l'efficienza dell'infrastruttura e garantire l'interoperabilità della soluzione di IA. Inoltre, i servizi di formazione professionale possono aiutare i team aziendali ad acquisire le conoscenze e le competenze necessarie per avviare nuovi progetti di IA generativa in meno tempo.

Superare le sfide legate alla distribuzione dell'IA 

L'IA sta rivoluzionando le modalità di creazione e distribuzione del software. Il punto di vista di IDC offre suggerimenti per l'acquirente della tecnologia.2

  • Definisci framework di governance solidi per l'adozione dell'IA, garantendo la conformità ai requisiti normativi e alle policy interne, e implementa una supervisione graduale a livello esecutivo per gestire l'esposizione al rischio e la realizzazione di valore.
  • Modernizza l'infrastruttura di applicazioni e dati con architetture cloud native, dando priorità agli ambienti Kubernetes native e allineando le roadmap di dati, cloud e IA e i programmi di ingegneria.
  • Integra la sicurezza nell'intero ciclo di vita di distribuzione delle applicazioni per i dati dell'IA, anche migliorando le competenze in materia di sicurezza all'interno dei team di data science e di ingegneria dell'IA.
  • Gestisci le relazioni con i fornitori con una visione strategica della piattaforma e dell'ambiente, delle dipendenze a medio termine e del ritorno sugli investimenti dimostrabile.

Capitolo 3. una tecnologia open source flessibile coniuga l'innovazione dell'IA con la stabilità operativa

Red Hat®AI accelera lo sviluppo e il deployment di soluzioni IA per le aziende in ambienti cloud ibridi. Si tratta di una piattaforma completa che soddisfa i clienti ovunque si trovino, che si tratti di principianti o di architetture di livello enterprise complete, supportando al contempo il deployment di qualsiasi modello su qualsiasi acceleratore hardware. Combinando la potenza delle tecnologie open source con modelli all'avanguardia, Red Hat AI aiuta le organizzazioni ad accelerare la fase di discovery e a democratizzare l'accesso agli strumenti di IA più recenti.

Red Hat AI include Red Hat AI Enterprise, per le aziende che desiderano eseguire il deployment e la scalabilità in modo efficiente in qualsiasi ambiente; Red Hat AI Inference Server, per l'inferenza ottimizzata dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM); Red Hat OpenShift® AI, per gli ambienti della piattaforma Kubernetes distribuiti; Red Hat Enterprise Linux AI, per i singoli ambienti server Linux; e Red Hat AI Accelerator, per il supporto delle funzionalità di accelerazione hardware in Red Hat OpenShift. Queste soluzioni combinano la potenza delle tecnologie open source con modelli open source all'avanguardia, aiutando le organizzazioni ad accelerare la fase di discovery e a democratizzare l'accesso a strumenti e tecnologie all'avanguardia. L'accesso alle innovazioni più recenti è completato dall'ecosistema dei partner di Red Hat, che offre una gamma di prodotti e servizi dei partner testati, supportati e certificati per funzionare con le nostre tecnologie e aiutare i clienti a risolvere le loro sfide aziendali e tecniche.

Insieme, questi prodotti, servizi e tecnologie offrono: 

Inferenza flessibile ed efficiente

Red Hat AI ottimizza l'inferenza dei modelli negli ambienti di cloud ibrido per aiutare le organizzazioni a distribuire i modelli preferiti in modo più conveniente e in meno tempo. Il suo runtime, vLLM, massimizza il throughput e riduce al minimo la latenza, mentre la funzionalità LLM Compressor utilizza tecniche di quantizzazione avanzate per migliorare la velocità di inferenza senza sacrificare l'accuratezza delle previsioni. Il risultato è un ambiente ad alte prestazioni per la distribuzione di modelli in un'ampia gamma di applicazioni.

Collega i modelli ai dati

Red Hat AI semplifica l'integrazione dei dati aziendali privati con i modelli di IA, fornendo strumenti standardizzati per la preparazione e l'acquisizione delle informazioni per basare i risultati dell'IA su conoscenze aziendali specifiche e pertinenti. Le organizzazioni possono migliorare le prestazioni dei modelli con tecniche di personalizzazione, tra cui il fine tuning, la retrieval-augmented generation (RAG) e l'ottimizzazione dei prompt. Questo approccio garantisce che i modelli di IA siano allineati agli scenari aziendali per offrire risultati misurabili.

Innovazione dell'IA basata su agenti

Red Hat AI offre una base affidabile per i leader delle organizzazioni che si concentrano sulla sicurezza dell'intera piattaforma, dall'hardware agli agenti, garantendo l'applicazione delle policy e il contenimento dei rischi. La piattaforma offre inferenza ad alte prestazioni, l'accesso a modelli accurati e un'esperienza semplificata per connettere i dati agli agenti. Grazie alle funzionalità AgentOps, Red Hat AI offre una governance incentrata sulla sicurezza e il controllo degli accessi basato sull'identità, offrendo ai team la flessibilità di utilizzare i propri framework di agenti. In questo modo, i deployment dell'IA continuano a essere protetti, osservabili e completamente gestiti.

IA scalabile nel cloud ibrid

Red Hat AI aiuta le organizzazioni a gestire e monitorare l'intero ciclo di vita dei modelli di IA predittiva e generativa in modo scalabile, dai deployment su server singolo alle piattaforme distribuite su larga scala. Le organizzazioni possono stabilire e mantenere la coerenza operativa e la riduzione dei rischi con una combinazione di piattaforme di IA testate e supportate basate su Red Hat OpenShift. Grazie al monitoraggio centralizzato, i team possono monitorare bias, data drift e rilevamento delle anomalie, affinché i modelli restino affidabili, equi e conformi agli standard di governance aziendale.

Capitolo 4. Inizia a utilizzare l'IA generativa

L'IA generativa è uno strumento efficace per creare contenuti e cambiare il modo in cui il mondo interagisce con le applicazioni e la tecnologia. Grazie a piattaforme e strumenti di IA supportati da competenze e partnership, Red Hat AI offre ai team aziendali una base centrale per creare e distribuire IA generativa, predittiva e basata su agenti con tracciabilità, osservabilità e controllo. Effettivamente, Red Hat utilizza i propri strumenti e piattaforme di IAPagina disponibile in Inglese (Italiano non disponibile)3 per migliorare l'utilizzo di altri software open source.

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  1. Ebook di Red Hat. “Considerazioni principali per creare un ambiente di IA pronto per il passaggio in produzione”, 26 gennaio 2026.

  2. Punto di vista di IDC. “Key Software Delivery Challenges and Pain Points in 2026: AI Further Snarls Existing Complexity of Cloud-Native Landscape.” #US54277526, 19 febbraio 2026.

  3. Panoramica di Red Hat. “Red Hat Consulting: AI Platform Foundation”, 21 ottobre 2025.

  4. Panoramica di Red Hat. “Red Hat Consulting: Operationalize AI,” 15 dicembre 2025.

  5. Caso cliente Red Hat, "Red Hat risparmia 5 milioni di dollari sui costi del supporto IT grazie all'AI augmentationPagina disponibile in Inglese (Italiano non disponibile)", 17 dicembre 2024.

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