Rocco M. Mondo
Ingegneria Elettrica
Io, gemini e altri 4 (Serie)
INTRODUZIONE ALLA SERIE
Intelligenza Artificiale Generativa
«Io, Gemini e altri quattro» è una serie mensile dedicata all’intelligenza artificiale generativa, pubblicata sul blog https://mondoroccomassimiliano.it. Il progetto nasce da un’esigenza concreta: raccontare la rivoluzione dell’IA con gli occhi di un progettista elettrico che ne sperimenta gli strumenti nella propria attività professionale quotidiana.
La serie si distingue per tre caratteristiche fondamentali: una progressione tecnica deliberata (ogni episodio si appoggia sui precedenti), un’impostazione pratica (ogni concetto teorico è accompagnato da esempi reali), e uno stile personale e diretto che non rinuncia al rigore senza cadere nel gergo specialistico fine a sé stesso.
Il percorso porta il lettore dalla panoramica macroeconomica della rivoluzione IA (Parte I) fino alla costruzione di un assistente artificiale personale e specializzato (Parte X), passando per la storia dell’IA, l’architettura tecnica dei modelli, il prompt engineering, il confronto tra i principali LLM, gli agenti, il RAG, le applicazioni nel settore elettrico e l’uso locale con fine-tuning. La creazione di una IA dal DNA STEM per la ricerca borderline in campo ingegneristico e quantistico. Per concludere, un esempio di interazione con il modello A.D.A.M.
PARTE I – (Gennaio 2026)
La Rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale
Questo primo articolo esplora la rivoluzione dell’intelligenza artificiale che sta trasformando radicalmente il panorama tecnologico ed economico globale. Partendo dalle rivelazioni del CES 2026 di Las Vegas, nell’articolo una breve analisi di come il 2025 abbia rappresentato l’anno della democratizzazione tecnologica dell’IA, segnando il passaggio da una tecnologia accessibile solo tramite server remoti a soluzioni implementabili localmente nelle abitazioni e nelle aziende.
PARTE II – (Febbraio 2026)
Dalla macchina di Turing alla Robotica Neurale: Il Viaggio dell’IA
Dalle intuizioni di Alan Turing per decifrare Enigma fino ai robot capaci di cooperare in rete, l’intelligenza artificiale ha vissuto un’evoluzione mozzafiato. In questo secondo appuntamento dedicato all’IA, ripercorriamo le tappe che hanno trasformato semplici algoritmi simbolici in potenti modelli generativi. Scopriremo come il passaggio dal “ragionamento” logico alla previsione statistica di Deep Blue abbia aperto le porte a un futuro dove l’IA non sarà solo uno strumento su uno schermo, ma una presenza fisica e collaborativa nella nostra quotidianità. È il momento di averne paura o di cogliere le opportunità?
PARTE III – (Marzo 2026)
IA Generativa Spiegata in Dettaglio: Un Viaggio nel Cuore della Tecnologia IA
In questo terzo capitolo della serie “Io, Gemini e altri quattro”, faccio un salto qualitativo deciso: mi lascio alle spalle il piano della divulgazione generale per addentrarmi nel funzionamento tecnico dell’Intelligenza Artificiale generativa, mantenendo però un registro accessibile a chiunque voglia capire davvero — e non solo usare — questi strumenti.
Il punto di partenza è il processo di inferenza, illustrato attraverso uno schema circolare che mette al centro la sinergia tra uomo e macchina. L’IA, si chiarisce subito, non lavora in isolamento: è l’utente a definire il problema, a valutare la risposta e a guidarne il progressivo affinamento. Senza questa interazione, il modello non sa né cosa elaborare né come migliorarsi.
Il cuore dell’articolo è dedicato ai Large Language Model (LLM), descritti come motori di inferenza statistica. Diversamente da un database tradizionale — che memorizza dati espliciti e li recupera tramite query — un LLM distilla, durante la fase di addestramento, miliardi di relazioni matematiche chiamate pesi. Non “sa” le cose: le ricostruisce ogni volta, parola dopo parola, calcolando quale token sia statisticamente più probabile nel contesto dato. L’analogia proposta è quella del lettore umano: nessuno ricorda ogni singola parola di un libro, ma ne comprende il senso e sa ricostruire il ragionamento.
Si esplora quindi l’architettura Transformer e il meccanismo di Self-Attention, la vera svolta tecnologica che ha reso gli LLM superiori ai modelli precedenti: anziché leggere una frase in sequenza lineare, il Transformer analizza contemporaneamente tutte le parole, cogliendo relazioni di contesto anche a grande distanza — come nel caso classico della parola “pesca”, il cui significato cambia radicalmente a seconda delle parole che la circondano.
Non mancano le ombre. L’articolo affronta con onestà due limiti strutturali: le allucinazioni — ovvero la tendenza del modello a generare contenuti falsi ma plausibili, perché statisticamente “corretti” nel formato — e il rischio legato alla sicurezza dei dati, con l’invito a non condividere informazioni riservate con sistemi LLM pubblici.
A chiudere, una tavola comparativa tra IA tradizionale e IA generativa sintetizza la distanza concettuale tra i due paradigmi: da macchine che seguono regole rigide a sistemi che manipolano significati. La conclusione dell’autore è netta: “il limite non è più la potenza di calcolo, ma la qualità dei dati e la capacità umana di porre le domande giuste.”
Un articolo denso, visivamente supportato da infografiche sull’anatomia degli LLM, che apre la strada ai prossimi approfondimenti sulle applicazioni pratiche — anche in ambito privato e professionale.
PARTE IV – (Aprile 2026)
Il Prompt Engineering: L’Arte di Comunicare con l’IA
Primo episodio interamente pratico della serie. Si introduce il prompt engineering come disciplina comunicativa che determina la qualità dell’output di un LLM. Vengono analizzati i cinque componenti di un prompt efficace (Ruolo, Contesto, Compito, Formato, Vincoli) e le principali tecniche professionali: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought e Role+CoT. Una sezione dedicata agli errori più comuni completa la parte teorica. Il caso pratico conclusivo mostra come strutturare un prompt per il calcolo illuminotecnico di un’officina meccanica secondo la norma UNI EN 12464-1, con verifica manuale del risultato.
PARTE V – (Maggio 2026)
Il Grande Confronto: GPT, Gemini, Claude, LLaMA e Grok
Nel panorama dell’intelligenza artificiale generativa, non esiste un solo protagonista. GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, LLaMA di Meta e Grok di xAI sono le cinque grandi famiglie di modelli che si contendono la leadership tecnologica mondiale. Questo confronto prende in considerazione solo i grandi protagonisti occidentali, ma è doveroso sottolineare che ad oriente si è già sviluppato un ecosistema AI veramente competitivo e a tratti rivoluzionario. In questo quinto episodio confronteremo le AI secondo parametri tecnici e pratici: contesto massimo, capacità di ragionamento, multimodalità, sicurezza, modalità di accesso (open-source vs proprietario) e costo. L’obiettivo non è incoronare un vincitore assoluto — non esiste — ma fornire gli strumenti per scegliere il modello giusto per il compito giusto. Con una tabella comparativa dettagliata e considerazioni basate sull’uso reale, questa puntata vi aiuterà a orientarvi in un panorama in continua e rapida evoluzione.
PARTE VI – (Giugno 2026)
Gli Agenti IA: Quando l’Intelligenza Artificiale Agisce
Nei cinque episodi precedenti abbiamo capito come funziona l’IA, come comunicare e quali modelli scegliere. Ma fino ad ora abbiamo sempre parlato di sistemi reattivi: tu scrivi, l’IA risponde. In questo sesto episodio compiamo un salto qualitativo fondamentale: dall’IA che risponde all’IA che agisce (salteremo dall’intelligenza generativa pura a quella agentica). Gli Agenti IA sono sistemi in grado di pianificare una sequenza di azioni, usare strumenti esterni (ricerca web, API, scrittura di file, esecuzione di codice), interpretare i risultati e adattare il piano in corso d’opera — il tutto con supervisione umana minima. Vedremo come funzionano, quali protocolli li governano, i casi d’uso più concreti e i rischi reali di una tecnologia che, se usata con consapevolezza, può moltiplicare la produttività professionale in modo sorprendente.
PARTE VII – (Luglio 2026)
RAG e la Memoria Contestuale: Dare un Cervello Privato all’IA
Ogni LLM ha una data di emissione che coincide quasi sempre con quella di fine addestrato, questo limite temporale segna l’inizio dell’invecchiamento della stessa LLM, da questa data in poi il modello non ha più conoscenza dei fatti e degli eventi che si susseguono. Non conosce le circolari interne della vostra azienda, le specifiche tecniche del vostro prodotto, le versioni aggiornate delle normative CEI. Un addestramento su misura? Si, sarebbe possibile, ma molto improbabile. Costoso, lento, complesso. Esiste però una soluzione elegante e già matura: il Retrieval Augmented Generation, RAG. In questo settimo episodio scopriamo come funziona la tecnica che permette di “iniettare” conoscenza privata e aggiornata nel processo di inferenza, senza toccare il modello base. Capiremo meglio il meccanismo degli embedding e i database vettoriali, vedremo come costruire un sistema RAG funzionante su documenti tecnici propri, e analizzeremo le implicazioni pratiche in termini di privacy, accuratezza e costo. Il tutto con un caso d’uso concreto: un assistente RAG che risponde a domande sulle normative CEI partendo dai testi ufficiali