Intelligenza artificiale di Google: tutto quello che c'è da sapere nel 2025

Cos'è l'intelligenza artificiale di Google?

Google AI è il termine generico che indica l'intero portfolio di Alphabet dedicato alla ricerca, all'infrastruttura, ai prodotti e agli strumenti di sviluppo nel campo dell'intelligenza artificiale. Comprende tutto, dai modelli linguistici di base (LLM) sviluppati da Google DeepMind alle funzionalità rivolte agli utenti finali integrate in Ricerca, Gmail, Foto e Android, fino alle API basate sul cloud e agli ambienti di sviluppo che gli ingegneri esterni utilizzano per creare le proprie applicazioni basate sull'IA. In breve, Google AI non è un singolo prodotto, ma uno stack tecnologico integrato e multilivello che interessa quasi ogni prodotto e servizio offerto da Google.

I componenti principali in sintesi

• Google DeepMind: l'organizzazione di ricerca sull'intelligenza artificiale unificata, nata nel 2023 dalla fusione di Google Brain e DeepMind. È responsabile della ricerca sui modelli fondamentali, inclusa la famiglia di modelli Gemini.
• Modelli Gemini: la famiglia di punta di Google per i modelli multimodali per linguaggi di grandi dimensioni, disponibile in diverse dimensioni (Ultra, Pro, Flash e Nano) e ottimizzata per diversi compromessi tra funzionalità e latenza.
• Google AI Studio: un ambiente di sviluppo gratuito, basato su browser, per la prototipazione e la sperimentazione con i modelli Gemini tramite l'API Gemini.
• Vertex AI: la piattaforma MLOps e di distribuzione di modelli di livello enterprise di Google Cloud, che offre accesso a Gemini e a centinaia di modelli di terze parti.
• Panoramica sull'IA e Modalità IA: i riepiloghi generati dall'IA e l'esperienza di ricerca conversazionale sono visualizzati direttamente all'interno di Google Ricerca.
• Gemini App: l'applicazione chatbot per i consumatori (precedentemente Bard), disponibile su web e dispositivi mobili, basata sui modelli Gemini Pro e Ultra.
• Intelligenza artificiale sul dispositivo: Gemini Nano funziona direttamente sugli smartphone Pixel e su alcuni dispositivi Android, consentendo funzionalità di intelligenza artificiale private e a bassa latenza senza bisogno di una chiamata di rete.

Perché l'intelligenza artificiale di Google è importante

L'intelligenza artificiale di Google è importante per tre ragioni distinte ma interconnesse: la scalabilità, la profondità dell'infrastruttura e la produzione di ricerca. Nessun'altra organizzazione gestisce contemporaneamente l'IA su scala consumer per miliardi di utenti, mantiene l'infrastruttura di calcolo sottostante (TPU, data center, reti), pubblica ricerche fondamentali da cui dipende l'intero settore e vende agli sviluppatori l'accesso a queste stesse funzionalità tramite un cloud pubblico. Questa combinazione crea vantaggi cumulativi difficili da replicare.

Scala di implementazione

Google Search elabora circa 8,5 miliardi di query al giorno. Dal lancio di AI Overviews nel 2024, una parte significativa di queste query attiva una risposta generativa basata sull'intelligenza artificiale, sintetizzata in tempo reale. Le funzionalità Smart Compose e Smart Reply di Gmail, che utilizzano modelli sequence-to-sequence, gestiscono centinaia di milioni di email al giorno. Google Traduttore, basato sulla traduzione automatica neurale dal 2016, elabora oltre 100 miliardi di parole al giorno. Questi numeri dimostrano che l'intelligenza artificiale di Google non è una curiosità di ricerca, ma un'infrastruttura fondamentale per una parte sostanziale del lavoro di elaborazione dati a livello globale.

Influenza della ricerca

Molte delle idee architetturali che oggi definiscono il settore dell'IA hanno avuto origine in Google. L'articolo del 2017 "Attention Is All You Need", pubblicato dai ricercatori di Google Brain, ha introdotto l'architettura Transformer che è alla base di GPT-4, Claude, Llama e dello stesso Gemini. I ricercatori di Google hanno anche introdotto BERT (2018), che ha ridefinito il modo in cui i modelli comprendono il contesto nel testo, e Word2Vec (2013), che ha stabilito la pratica di rappresentare le parole come vettori numerici densi. AlphaFold, sviluppato presso DeepMind, ha previsto la struttura tridimensionale di oltre 200 milioni di proteine, un contributo che è valso a Demis Hassabis di DeepMind una parte del Premio Nobel per la Chimica del 2024.

Ecosistema economico e degli sviluppatori

Grazie alle API Gemini e a Vertex AI, Google ha reso accessibili i suoi modelli più performanti agli sviluppatori esterni, creando un ecosistema in continua espansione di applicazioni basate sull'infrastruttura di intelligenza artificiale di Google. Il livello gratuito delle API Gemini in Google AI Studio consente una prototipazione rapida senza costi iniziali, abbassando le barriere per startup e sviluppatori indipendenti. Per le grandi aziende, Vertex AI offre i controlli di governance, conformità e scalabilità necessari alle organizzazioni di grandi dimensioni. Questo approccio a due livelli – sperimentazione gratuita, produzione a pagamento – rispecchia la strategia utilizzata da Google per far crescere il suo business cloud in generale.

Come funziona l'intelligenza artificiale di Google: l'architettura tecnica

L'intelligenza artificiale di Google opera su diversi livelli tecnici distinti. Comprendere questi livelli chiarisce perché alcune funzionalità si comportano in un certo modo e perché le capacità di intelligenza artificiale di Google sono strutturalmente diverse da quelle dei concorrenti che sviluppano esclusivamente software.

Strato 1 — Silicio personalizzato (TPU)

Google progetta i propri chip acceleratori per l'intelligenza artificiale, chiamati Tensor Processing Unit (TPU). L'attuale generazione, TPU v5p, offre una velocità di elaborazione per watt nettamente superiore rispetto alle GPU generiche per le operazioni di moltiplicazione di matrici, che dominano l'addestramento e l'inferenza delle reti neurali. Poiché Google progetta sia il chip che lo stack software (inclusi i compilatori JAX e XLA che ottimizzano i calcoli per l'hardware TPU), può effettuare ottimizzazioni congiunte in modi non accessibili ai concorrenti che acquistano hardware standard. L'addestramento dei modelli Gemini più complessi ha richiesto migliaia di TPU in esecuzione in parallelo nella rete globale di data center di Google, un investimento infrastrutturale di miliardi di dollari.

Livello 2 — Modelli di base (Gemini)

La famiglia di modelli Gemini è nativamente multimodale, il che significa che i modelli sono stati addestrati fin dall'inizio su testo, immagini, audio, video e codice intercalati, e non su testo e poi modificati per gestire altre modalità. Questa scelta architetturale è importante perché un modello nativamente multimodale sviluppa rappresentazioni cross-modali più ricche: può ragionare sulla relazione tra un diagramma e la sua didascalia, o tra una domanda pronunciata e una risposta visiva, in modi che i moduli di visione aggiunti successivamente non possono.

I modelli Gemini utilizzano un'architettura Transformer con solo decodificatore, con modifiche che includono, in alcune varianti, livelli di miscela di esperti (MoE) sparsi, che consentono al modello di scalare il numero di parametri senza scalare proporzionalmente il costo di inferenza. La finestra di contesto per Gemini 1.5 Pro ha raggiunto 1 milione di token, la più lunga di qualsiasi modello disponibile pubblicamente al momento del suo rilascio, consentendo al modello di elaborare interi codebase, lunghi documenti legali o lungometraggi in un singolo prompt.

Livello 3 — Infrastruttura di servizio e messa a terra

L'output grezzo del modello è utile per molte attività, ma insufficiente per un prodotto come Google Ricerca, dove l'accuratezza fattuale e l'attualità sono fondamentali. Google affronta questo problema attraverso una tecnica chiamata "grounding", in cui le risposte del modello sono ancorate a documenti recuperati dall'indice web di Google o dai dati personali di un utente (nelle applicazioni Workspace). Invece di basarsi esclusivamente sulle conoscenze incorporate nei pesi del modello durante l'addestramento, il grounding consente al modello di citare e sintetizzare fonti attuali e verificabili. Questo è il meccanismo alla base di AI Overviews: il sistema recupera una serie di pagine web candidate, le passa come contesto al modello Gemini e genera una risposta sintetizzata con citazioni.

Livello 4 — Inferenza sul dispositivo (Gemini Nano)

Non tutta l'intelligenza artificiale di Google viene eseguita nel cloud. Gemini Nano è una variante compressa progettata per funzionare interamente sull'unità di elaborazione neurale (NPU) di un dispositivo mobile. Sui dispositivi Pixel 8 e successivi, Nano alimenta funzionalità come la funzione Riassumi nell'app Registratore, Risposta intelligente in Gboard e la funzione di rilevamento delle truffe in tempo reale in Telefono di Google. Poiché l'inferenza avviene sul dispositivo, queste funzionalità funzionano senza una connessione a Internet e senza inviare audio o testo sensibili ai server di Google, un vantaggio significativo in termini di privacy per determinati casi d'uso.

Livello 5 — API e strumenti per sviluppatori

Google mette a disposizione degli sviluppatori i suoi modelli attraverso due interfacce principali. L'API Gemini, accessibile tramite Google AI Studio, è progettata per la prototipazione rapida e supporta chiamate REST, SDK per Python e JavaScript e un editor di prompt visivo. Vertex AI offre gli stessi modelli con funzionalità aggiuntive di livello enterprise: pipeline di fine-tuning, strumenti di valutazione dei modelli, integrazione con Google Cloud IAM per il controllo degli accessi e supporto per la distribuzione di modelli personalizzati insieme ai modelli di base di Google. Entrambe le interfacce supportano la chiamata di funzioni, che consente al modello di richiamare API o strumenti esterni durante una conversazione, abilitando flussi di lavoro agentici in cui il modello esegue azioni in più fasi anziché limitarsi a generare testo.

Principali differenze tra i prodotti Google basati sull'intelligenza artificiale

Prodotto	Utente principale	Modello sottostante	Capacità chiave
App Gemini	Consumatori	Gemini Pro / Ultra	Assistente conversazionale, ragionamento multimodale
Panoramica sull'IA	Utenti di ricerca	Gemelli (con i piedi per terra)	Risposte sintetizzate dall'indice web in tempo reale
Modalità IA	Utenti di ricerca	Gemelli (con i piedi per terra)	Ricerca conversazionale completa con domande di approfondimento
Google AI Studio	sviluppatori	API Gemini	Progettazione rapida, test del modello, generazione della chiave API
Vertex AI	sviluppatori aziendali	Gemini + modelli di terze parti	MLOps, fine-tuning, governance, scalabilità
Gemelli in Workspace	utenti aziendali	Gemini Pro / Ultra	Redazione, sintesi e analisi dei dati in Documenti/Fogli/Gmail
Gemini Nano (sul dispositivo)	Utenti Pixel/Android	Gemelli Nano	Funzionalità di intelligenza artificiale private e offline su hardware mobile

L'organizzazione di ricerca che sta dietro all'intelligenza artificiale di Google.

Google DeepMind, nata dalla fusione di Google Brain e della DeepMind originaria con sede a Londra nell'aprile 2023, è il principale motore di ricerca. L'organizzazione impiega diverse migliaia di ricercatori e ingegneri in uffici a Mountain View, Londra, New York, Parigi e altrove. Il suo lavoro spazia dall'apprendimento per rinforzo (AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar) alla predizione della struttura proteica (AlphaFold), dalle previsioni meteorologiche (GraphCast) al ragionamento matematico (AlphaProof) fino alla serie di modelli Gemini. DeepMind pubblica ampiamente su riviste scientifiche peer-reviewed come Nature, NeurIPS, ICML e ICLR, mantenendo un duplice obiettivo: far progredire la scienza fondamentale e sviluppare prodotti commercialmente validi. Questo equilibrio ha talvolta creato tensioni interne, ma ha anche prodotto scoperte che né laboratori puramente accademici né team di sviluppo prodotto avrebbero probabilmente raggiunto in modo indipendente.

Sicurezza e intelligenza artificiale responsabile

Dal 2018 Google ha pubblicato una serie di Principi sull'IA che escludono formalmente determinate applicazioni, come armi autonome, tecnologie che causano o facilitano la sorveglianza illegale e strumenti progettati per causare gravi danni. In pratica, il lavoro di Google sulla sicurezza include il red teaming dei modelli prima del rilascio, l'addestramento di classificatori per rilevare e filtrare output dannosi e la pubblicazione di ricerche su argomenti come l'interpretabilità meccanicistica (comprendere quali calcoli sta effettivamente eseguendo un modello) e la supervisione scalabile (come supervisionare i sistemi di IA che potrebbero eventualmente superare le prestazioni degli esperti umani in ambiti specifici). Il Secure AI Framework (SAIF) è la guida pubblica di Google per le organizzazioni che implementano sistemi di IA in modo sicuro negli ambienti di produzione.

Come utilizzare l'intelligenza artificiale di Google in modo efficace: una strategia completa

Per sfruttare al meglio l'intelligenza artificiale di Google è fondamentale comprendere quali strumenti servono a quali scopi, come strutturare gli input per ottenere risultati migliori e dove la maggior parte degli utenti commette errori. La strategia descritta di seguito illustra come procedere dalla configurazione iniziale all'utilizzo quotidiano fino all'integrazione avanzata, includendo Gemini, la modalità AI nella Ricerca, Google AI Studio e l'intero ecosistema.

Passaggio 1: Scegli lo strumento di intelligenza artificiale di Google più adatto al tuo obiettivo

Google AI non è un singolo prodotto. Scegliere lo strumento più adatto al proprio compito è la decisione più importante da prendere prima di iniziare.

Attrezzo	Ideale per	Accesso	Costo
Gemini (gemini.google.com)	Compiti di conversazione, scrittura, analisi, comprensione delle immagini	Browser, Android, iOS	Piano gratuito; Google One AI Premium per modelli avanzati
Gemini Advanced	Ragionamento a lungo termine, documenti complessi, progetti di programmazione	Abbonamento Google One AI Premium	A pagamento (incluso con 2 TB di spazio di archiviazione)
Google AI Studio	Prototipazione, accesso API, ingegneria rapida, messa a punto	aistudio.google.com	Gratuito fino ai limiti di quota
API Gemini (Vertex AI)	Applicazioni di produzione, integrazioni aziendali	Console di Google Cloud	Pagamento a consumo
Modalità IA nella ricerca Google	Ricerca, domande a più parti, confronti di prodotti	Ricerca Google (Stati Uniti, adesione a Labs)	Gratuito
NotebookLM	Riassumere e interrogare i propri documenti	notebooklm.google.com	Gratuito; NotebookLM Plus a pagamento
Gemelli in Workspace	Redigere bozze in Gmail, Documenti, Fogli, Presentazioni, Meet	Account Google Workspace	Incluso in alcuni piani Workspace

Errore comune: utilizzare Gemini quando la modalità AI nella ricerca è migliore

Gemini è un assistente conversazionale ottimizzato per attività aperte. La modalità IA di Ricerca Google è ottimizzata per le query che traggono vantaggio da risultati web in tempo reale, confronti di prodotti e informazioni locali. Se hai bisogno di prezzi aggiornati, notizie recenti o dati verificati, usa la modalità IA di Ricerca. Se hai bisogno di redigere un documento lungo o di una spiegazione del codice, usa Gemini.

Passaggio 2: Configura correttamente il tuo ambiente Google AI

Prima della tua prima sessione seria, configura il tuo ambiente in modo da non dover contrastare le impostazioni predefinite.

Per Gemelli (Consumatori)

• Accedi con un account Google personale su gemini.google.com. L'utilizzo di un account Workspace potrebbe limitare alcune funzionalità a seconda delle impostazioni dell'amministratore.
• Attiva le estensioni di Gemini nelle Impostazioni per connettere Gmail, Google Drive, YouTube, Maps e Ricerca. Senza le estensioni, Gemini non può accedere ai tuoi dati personali o alle informazioni in tempo reale.
• Su Android, imposta Gemini come assistente predefinito per sostituire Google Assistant nelle attività svolte sul dispositivo.
• Se sei abbonato a Google One AI Premium, seleziona esplicitamente Gemini 1.5 Pro o il modello più recente disponibile: l'impostazione predefinita potrebbe essere un modello più leggero.

Per Google AI Studio (sviluppatori)

• Accedi ad aistudio.google.com con un account Google. Non è necessaria alcuna configurazione di fatturazione per iniziare la prototipazione.
• Se prevedi di superare i limiti di utilizzo del livello gratuito o di passare alla produzione, crea un progetto nella Google Cloud Console e collegalo.
• Genera una chiave API da AI Studio e conservala in modo sicuro: non inserirla mai direttamente nel codice lato client.
• Prendi familiarità con i tre tipi di prompt: Freeform (prompt aperto), Structured (coppie input/output per un apprendimento rapido) e Chat (conversazione a più turni).

Per NotebookLM

• Carica prima le fonti: PDF, documenti Google, URL web, link di YouTube o file audio. NotebookLM basa tutte le risposte sul materiale caricato, quindi la qualità delle fonti determina la qualità delle risposte.
• Ogni quaderno deve essere incentrato su un singolo argomento o progetto. Mescolare fonti non correlate ne compromette la pertinenza.

Passaggio 3: Scrivere suggerimenti che producano risultati utili

La qualità del tuo output è determinata quasi interamente dalla qualità del tuo input. La maggior parte degli utenti scrive prompt troppo vaghi, troppo brevi o privi di contesto fondamentale.

La struttura del prompt in quattro parti

1. Ruolo: Spiega a Gemini chi sei. "Sei un analista finanziario senior che sta esaminando la presentazione di una startup."
2. Compito: Descrivere chiaramente l'azione specifica. "Individuare i tre presupposti più deboli nelle proiezioni finanziarie."
3. Contesto: Fornisci il materiale necessario. Incolla il testo, carica il file o descrivi la situazione in dettaglio.
4. Formato: Specificare la struttura di output. "Rispondere in un elenco numerato con una spiegazione di una frase per ogni punto."

Strategie di persuasione che funzionano sempre

• Utilizza degli esempi. Mostra a Gemini uno o due esempi dell'output desiderato prima di chiedergli di generarne altri. Questo metodo, chiamato "few-shot prompting", migliora notevolmente la coerenza.
• Chiedi prima una spiegazione. Aggiungi "Pensaci bene passo dopo passo prima di dare la risposta finale". Questo riduce gli errori nei compiti logici o matematici.
• Definisci esplicitamente i vincoli. Limiti di parole, requisiti di tono, cose da evitare: specificali chiaramente. "Non usare elenchi puntati. Scrivi in prosa semplice, entro le 200 parole."
• Ripeti il concetto all'interno della stessa conversazione. I Gemelli mantengono il contesto all'interno di una sessione. Invece di ricominciare da capo, dì "Rivedi il secondo paragrafo per renderlo più diretto" oppure "Ora fai lo stesso per un pubblico diverso".
• Utilizza il prompt di sistema in AI Studio. Il campo delle istruzioni di sistema definisce un comportamento persistente per l'intera sessione. Usalo per definire persona, formato di output e vincoli una sola volta, anziché ripeterli in ogni messaggio.

Errori da evitare nel sollecitare

• Porre più domande non correlate in un unico prompt. Suddividere le richieste complesse in turni sequenziali. Gemini gestisce meglio i compiti mirati rispetto a prompt lunghi e complessi.
• Supponendo che il modello conosca il tuo contesto. Gemini non conosce il tuo settore, il tuo pubblico o le tue preferenze a meno che tu non le specifichi. Considera ogni nuova conversazione come se partissi da zero.
• Accettare la prima risposta senza iterazioni. La prima risposta è una bozza. Perfezionarla attraverso i suggerimenti successivi produce quasi sempre risultati migliori rispetto a riscriverla da zero.
• Affidarsi eccessivamente a Gemini per informazioni in tempo reale. Il modello base di Gemini ha un limite di addestramento. Per gli eventi di attualità, utilizzare la modalità AI nella Ricerca o abilitare l'estensione Ricerca Google in Gemini.

Passaggio 4: Utilizzare la modalità AI nella Ricerca Google in modo strategico

La modalità AI trasforma la Ricerca Google da un semplice elenco di link in un motore di ragionamento che sintetizza le informazioni provenienti da tutto il web. È particolarmente efficace per le attività di ricerca che in precedenza richiedevano l'apertura di decine di schede.

Quando utilizzare la modalità IA

• Confrontare prodotti, servizi o opzioni in base a molteplici criteri contemporaneamente.
• Domande di ricerca che richiedono la sintesi di informazioni provenienti da fonti multiple
• Pianificare attività come itinerari di viaggio, preparazione dei pasti o progetti di ristrutturazione della casa.
• Domande di approfondimento che si basano su una ricerca precedente: la modalità IA memorizza il contesto all'interno della sessione.

Come ottenere risultati migliori dalla modalità IA

• Poni le tue domande in linguaggio naturale, non utilizzando parole chiave. "Quali sono le principali differenze tra un conto Roth IRA e un conto IRA tradizionale per una persona di trent'anni che guadagna 90.000 dollari all'anno?" è più efficace di "Roth IRA vs IRA tradizionale".
• Utilizza la funzione di domande di approfondimento. Dopo la visualizzazione della panoramica sull'IA, digita una domanda di chiarimento nello stesso thread per restringere il campo delle possibili risposte.
• Controlla le fonti citate. La modalità AI mostra quali pagine web hanno contribuito a ciascuna affermazione. Clicca sui link per verificare qualsiasi informazione rilevante prima di agire di conseguenza.
• Utilizzalo per le ricerche locali. La modalità AI integra i dati di Google Maps, gli orari di apertura, le recensioni e la disponibilità in tempo reale in modi che i risultati di ricerca standard non consentono.

Passaggio 5: Integra l'intelligenza artificiale di Google nei tuoi flussi di lavoro esistenti

L'utilizzo isolato dell'intelligenza artificiale di Google produce vantaggi modesti. Integrarla negli strumenti che già usi quotidianamente genera miglioramenti di produttività esponenziali.

Integrazione con Google Workspace

• Gmail: usa "Aiutami a scrivere" per redigere risposte partendo da un breve suggerimento. Usa la risposta intelligente per risposte rapide. Usa la funzione di riepilogo per condensare lunghe conversazioni via email prima di rispondere.
• Google Docs: evidenzia un passaggio qualsiasi e chiedi a Gemini di riscriverlo con un tono diverso, semplificarlo o ampliarlo. Usa "Aiutami a scrivere" nella parte superiore di un documento vuoto per generare una prima bozza a partire da una breve descrizione di una sola frase.
• Fogli Google: Chiedi a Gemini di scrivere formule in linguaggio naturale. "Crea una formula che calcoli la variazione percentuale tra la colonna B e la colonna C ed evidenzi le celle in cui la variazione supera il 10%."
• Google Slides: Genera l'intera struttura di una presentazione a partire da un prompt, quindi popola le singole diapositive con contenuti generati dall'intelligenza artificiale e immagini suggerite.
• Google Meet: abilita la creazione automatica di note e riepiloghi delle riunioni. Al termine di una chiamata, Gemini genera un riepilogo strutturato con attività da svolgere assegnate a specifici partecipanti.

Integrazione del flusso di lavoro degli sviluppatori

• Utilizza l'API Gemini con chiamate di funzione per connettere le risposte dell'IA a fonti di dati reali, come database, API o strumenti interni, in modo che il modello possa recuperare informazioni in tempo reale anziché basarsi su dati di addestramento.
• Implementare l'integrazione con Google Search nelle applicazioni di produzione per garantire che le risposte siano basate su contenuti web attuali, riducendo il rischio di allucinazioni.
• Utilizza le risposte in streaming per le applicazioni rivolte agli utenti, in modo da visualizzare l'output man mano che viene generato e migliorare la latenza percepita.
• Prima di implementare le soluzioni in produzione, valuta sistematicamente i risultati utilizzando gli strumenti di valutazione integrati di AI Studio.

Passaggio 6: Gestire la privacy, i dati e i costi

Un utilizzo responsabile dell'IA di Google significa comprendere quali dati vengono conservati, come vengono utilizzati e come controllare i costi su larga scala.

Controlli sulla privacy

• Disattiva l'attività di Gemini Apps nelle impostazioni del tuo account Google per impedire che la cronologia delle conversazioni venga salvata e utilizzata per migliorare i modelli di Google. Tieni presente che disattivando questa opzione verranno disabilitate anche le funzionalità relative alla memoria.
• Non incollare dati personali sensibili, password o informazioni aziendali riservate in Gemini a meno che tu non stia operando in base a un accordo Workspace che includa termini di trattamento dei dati.
• In Google AI Studio, è necessario esaminare le norme sull'utilizzo dei dati. Per impostazione predefinita, le richieste inviate in AI Studio potrebbero essere esaminate da Google per migliorare i modelli. Gli utenti aziendali dovrebbero utilizzare l'API Vertex AI, che offre impegni più rigorosi in materia di governance dei dati.

Gestione dei costi per gli sviluppatori

• Imposta gli avvisi di fatturazione nella Google Cloud Console prima di eseguire esperimenti su larga scala. I costi possono aumentare rapidamente con un elevato volume di chiamate API o finestre di contesto di grandi dimensioni.
• Scegli il modello più piccolo che soddisfi i tuoi requisiti di qualità. I modelli Gemini Flash sono significativamente più economici per token rispetto ai modelli Gemini Pro e sono sufficienti per molte attività di classificazione, riepilogo ed estrazione.
• Memorizza nella cache il contesto ripetuto utilizzando la cache di contesto nell'API per evitare di dover elaborare lo stesso documento di grandi dimensioni a ogni richiesta.
• Monitorare l'utilizzo dei token per ogni richiesta. Messaggi di sistema inutilmente prolissi e cronologie di conversazione eccessivamente lunghe aumentano i costi senza migliorare la qualità dell'output.

Gli errori strategici più comuni

Questi sono gli errori che impediscono sistematicamente a utenti e team di ottenere un valore significativo dall'intelligenza artificiale di Google.

• Considerare l'intelligenza artificiale di Google come un sostituto del motore di ricerca non è corretto. Si tratta di uno strumento di ragionamento e generazione di informazioni. Utilizzarlo per cercare semplici dati significa sprecarne le potenzialità e rischiare di ottenere informazioni obsolete.
• Non verificare le informazioni prima di pubblicarle o agire. I Gemelli possono produrre informazioni che sembrano sicure ma sono errate, soprattutto su argomenti di nicchia, eventi recenti o dati numerici precisi. La verifica non è un'opzione, ma una necessità.
• Ignorando le funzionalità multimodali, la maggior parte degli utenti digita solo testo. Gemini è in grado di analizzare immagini, interpretare grafici, leggere documenti ed elaborare audio. Caricare uno screenshot o un documento spesso produce risultati più rapidi e precisi rispetto a una descrizione a parole.
• Iniziate con la distribuzione in produzione anziché con la prototipazione. Create e testate prima in Google AI Studio. Passare direttamente a una distribuzione Vertex AI in produzione senza aver prima validato l'affidabilità immediata porta a costosi fallimenti.
• Utilizzare un unico strumento per tutto. NotebookLM è migliore di Gemini per interrogare un insieme specifico di documenti. La modalità AI è migliore di Gemini per la ricerca di attualità. Utilizzare lo strumento giusto per ogni attività non è un'opzione, ma la strategia.

Strumenti di intelligenza artificiale di Google, automazione e come metterli in pratica

Google AI comprende un vasto ecosistema di strumenti, dai prodotti rivolti ai consumatori come Gemini e AI Overviews alle infrastrutture per sviluppatori come Vertex AI e Google AI Studio. Sapere quale strumento risolve quale problema consente di risparmiare tempo e ridurre gli sprechi. Di seguito, una panoramica pratica dei principali strumenti, delle loro funzioni e di come piattaforme di automazione come AutoSEO li integrano in flussi di lavoro ripetibili.

Panoramica degli strumenti principali di intelligenza artificiale di Google

Attrezzo	Caso d'uso principale	A chi è destinato	Punto di accesso
Gemelli (Consumatori)	Intelligenza artificiale conversazionale, scrittura, riassunto, attività multimodali	utenti generici, professionisti	gemini.google.com
Gemini Advanced	Ragionamento complesso, contesto più ampio, codifica, analisi dei dati	Utenti esperti, abbonati a Google One	Piano Google One AI Premium
Google AI Studio	Ingegneria rapida, test del modello, generazione della chiave API	sviluppatori, ricercatori	aistudio.google.com
Vertex AI	Implementazione del modello aziendale, messa a punto, MLOps	Team di ingegneria aziendale	Console di Google Cloud
API Gemini	Accesso programmatico ai modelli Gemini	sviluppatori che creano applicazioni	AI Studio o Google Cloud
NotebookLM	Ricerca basata su documenti, riassunto, domande e risposte sulle fonti	Ricercatori, studenti, analisti	notebooklm.google.com
Panoramiche sull'IA (Ricerca)	Risposte sintetizzate in cima ai risultati di ricerca di Google	Utenti di ricerca; professionisti SEO che monitorano la visibilità	risultati di ricerca di google.com
Modalità IA (Search Labs)	Query di ricerca conversazionali a più passaggi	Utenti di Search Labs con accesso anticipato	Adesione a Search Labs
Duet AI / Gemini in Workspace	Assistenza alla scrittura, riassunto e analisi dei dati all'interno delle app di Google.	utenti di Google Workspace	Gmail, Documenti, Fogli, Presentazioni
AutoSEO	Ottimizzazione automatizzata dei contenuti per Google AI - Panoramica e ricerca organica	team SEO, content marketer, agenzie	autoseo.io

Google AI Studio: il percorso più rapido per gli sviluppatori

Google AI Studio è un ambiente gratuito basato su browser che permette di sperimentare con i modelli Gemini prima di implementarli nell'infrastruttura di produzione. Consente di scrivere e testare prompt, regolare la temperatura e i limiti dei token, passare da una versione del modello all'altra (Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.0) e generare una chiave API, il tutto senza uscire dal browser. Supporta input di testo, immagini, audio, video e codice, rappresentando quindi il punto di partenza ideale per qualsiasi applicazione multimodale.

• Galleria di prompt: modelli predefiniti per attività di riassunto, classificazione, estrazione e generazione.
• Output in streaming: visualizza le risposte del modello token per token, il che aiuta a valutare la latenza per le applicazioni in tempo reale.
• Istruzioni di sistema: Imposta regole di comportamento permanenti che si applicano all'intera sessione di conversazione.
• Esporta in codice: Esporta la configurazione del prompt in Python, JavaScript o curl con un solo clic, riducendo il divario tra sperimentazione e implementazione.

Vertex AI: Operazioni modello di livello aziendale

Mentre AI Studio si occupa della sperimentazione, Vertex AI si occupa della produzione. Fornisce un'infrastruttura gestita per l'addestramento, la distribuzione, il monitoraggio e la scalabilità dei modelli di machine learning, inclusi Gemini, modelli di terze parti dal Model Garden e modelli personalizzati creati dall'utente. Le funzionalità principali includono:

• Model Garden: un catalogo di oltre 150 modelli di base provenienti da Google, Anthropic, Meta, Mistral e altri, tutti accessibili tramite un'API unificata.
• Messa a terra: collega le risposte di Gemini alla ricerca di Google o alle tue fonti di dati per ridurre le allucinazioni nelle applicazioni di produzione.
• Pipeline: flussi di lavoro di machine learning automatizzati per la preelaborazione dei dati, l'addestramento, la valutazione e la distribuzione, con tracciabilità completa.
• Agent Builder: un ambiente no-code e low-code per la creazione di agenti conversazionali basati sui dati aziendali.
• Servizio di valutazione: benchmarking sistematico degli output del modello rispetto a metriche personalizzate prima della messa in produzione di qualsiasi modello.

Gemini in Google Workspace: l'intelligenza artificiale integrata nel lavoro quotidiano

Per la maggior parte dei professionisti, il punto di contatto più immediato con l'IA di Google è Gemini all'interno delle app che già utilizzano. L'integrazione va ben oltre una semplice barra laterale con un chatbot:

• Gmail: Riassumi lunghe conversazioni via email, scrivi risposte in bozza con il contesto dei messaggi precedenti e utilizza i suggerimenti di Risposta intelligente.
• Google Docs: Genera prime bozze a partire da un breve brief, riscrivi passaggi selezionati per adattarli al tono o alla lunghezza e riassumi documenti lunghi.
• Fogli Google: Genera formule da descrizioni in linguaggio naturale, classifica i dati in colonne e crea riepiloghi di analisi.
• Google Slides: crea schemi di presentazione, genera note per il relatore e suggerisci layout visivi in base al contenuto.
• Google Meet: trascrizione in tempo reale, riepiloghi delle riunioni ed estrazione automatica delle azioni da intraprendere al termine delle chiamate.

Come AutoSEO automatizza l'ottimizzazione tramite intelligenza artificiale di Google

Una delle sfide pratiche più significative create dall'IA di Google è che le panoramiche generate dall'IA ora compaiono prima dei risultati organici tradizionali per una quota ampia e crescente di query. Posizionarsi in prima pagina non è più sufficiente: i contenuti devono essere strutturati in modo che i sistemi di IA di Google possano estrarli, verificarli e citarli. AutoSEO è stato creato appositamente per risolvere questo problema.

AutoSEO analizza quali query attivano le panoramiche AI, identifica i modelli strutturali e semantici nei contenuti che i sistemi di Google attualmente citano e applica automaticamente tali modelli alle tue pagine. Il flusso di lavoro sostituisce quelle che altrimenti sarebbero centinaia di ore di analisi manuale dei contenuti.

1. Rilevamento delle panoramiche AI a livello di query: AutoSEO analizza il set di parole chiave target e segnala le query che restituiscono panoramiche AI nella Ricerca Google, fornendo un elenco prioritario di pagine in cui l'ottimizzazione avrà il maggiore impatto.
2. Analisi delle lacune di contenuto: la piattaforma confronta i contenuti esistenti con le fonti attualmente citate nelle panoramiche AI per ogni query, evidenziando i fatti specifici, le definizioni o gli elementi strutturali mancanti nella pagina.
3. Ottimizzazione on-page automatizzata: AutoSEO riscrive o arricchisce le sezioni della pagina, aggiungendo risposte concise ed estraibili sotto le intestazioni, migliorando la struttura semantica e inserendo il markup schema, senza richiedere l'intervento manuale del team di contenuti.
4. Monitoraggio e avvisi: poiché le panoramiche sull'IA cambiano frequentemente con l'aggiornamento dei modelli di Google, AutoSEO tiene traccia se le tue pagine vengono citate, rimosse o sostituite e attiva automaticamente la riottimizzazione quando la visibilità diminuisce.
5. Reportistica: dashboard unificate mostrano il tasso di citazione di AI Overview, le impressioni stimate derivanti dai risultati basati sull'IA e la correlazione tra cambiamenti strutturali e frequenza di citazione.

In pratica, i team SEO possono mantenere la visibilità su centinaia o migliaia di pagine man mano che l'algoritmo di ricerca basato sull'intelligenza artificiale di Google si evolve, senza dover aumentare proporzionalmente il personale. AutoSEO considera l'ottimizzazione basata sulla panoramica dell'IA come un processo automatizzato continuo, anziché come un progetto una tantum.

Misurare il successo con l'intelligenza artificiale di Google

Le metriche di successo per l'IA di Google dipendono dal contesto: che tu sia uno sviluppatore che lavora con l'API Gemini, un addetto al marketing che cerca di mantenere la visibilità nei risultati di ricerca o un team aziendale che implementa agenti di IA. Il framework di misurazione più appropriato varia significativamente a seconda del caso d'uso.

Per una panoramica sulla visibilità nei risultati di ricerca e sull'intelligenza artificiale.

• Tasso di citazione nelle panoramiche AI: la percentuale di query target per le quali il tuo contenuto viene citato come fonte all'interno di una panoramica AI. Monitora questo dato settimanalmente, poiché varia in base agli aggiornamenti del modello.
• Impressioni provenienti da posizioni citate dall'IA: Google Search Console ora mostra i dati sulle impressioni per le apparizioni nella Panoramica sull'IA. Monitora questi dati separatamente dalle impressioni organiche tradizionali.
• Tasso di clic (CTR) dai risultati dell'IA: le panoramiche basate sull'IA generano in genere un CTR inferiore rispetto ai tradizionali link blu, perché gli utenti ottengono risposte senza dover cliccare. Confronta il tuo CTR con i valori di riferimento precedenti all'introduzione delle panoramiche basate sull'IA per comprendere il reale impatto sul traffico.
• Quota di query a zero clic: monitora la percentuale di query target che ora si risolvono interamente nella SERP senza alcun clic. Questo ti aiuterà a prendere decisioni informate sugli investimenti nei contenuti.

Per lo sviluppo di API e applicazioni Gemini

• Latenza (tempo al primo token e tempo di risposta totale): fondamentale per le applicazioni rivolte all'utente. Gemini 1.5 Flash è ottimizzato per la velocità; Gemini 1.5 Pro sacrifica la velocità a favore di una maggiore profondità di ragionamento.
• Accuratezza e tasso di falsi positivi: utilizza il servizio di valutazione di Vertex AI o crea valutazioni personalizzate confrontandole con un set di dati di riferimento pertinente al tuo settore.
• Efficienza dei token: il costo dell'API Gemini aumenta in base al numero di token in ingresso e in uscita. Misura i token per attività e ottimizza i messaggi per ridurre la verbosità non necessaria.
• Tasso di completamento delle attività: per le applicazioni agentive, monitorare la percentuale di attività a più fasi completate senza intervento umano o correzione di errori.

Per implementazioni di IA aziendale su Vertex AI

• Metriche di prestazione del modello: precisione, richiamo, punteggio F1 o punteggi BLEU/ROUGE a seconda del tipo di attività (classificazione, generazione, traduzione).
• Affidabilità dell'implementazione: tempo di attività, tassi di errore e percentili di latenza (p50, p95, p99) in produzione.
• Costo per inferenza: costo totale di calcolo diviso per il numero di inferenze riuscite. Monitorare questo valore rispetto al valore aziendale generato per giustificare gli investimenti futuri.
• Tasso di adozione: per strumenti interni come Gemini in Workspace, misurate i tassi di utilizzo effettivo, il livello di adozione delle funzionalità e l'impatto sulla produttività auto-riferito tramite sondaggi.

FAQ

Cos'è l'intelligenza artificiale di Google e in cosa si differenzia dalla Ricerca Google?

Google AI è l'organizzazione più ampia che si occupa di ricerca, sviluppo e infrastrutture per tutto il lavoro di Google nel campo dell'intelligenza artificiale, inclusi i modelli della famiglia Gemini, la ricerca DeepMind, i servizi cloud Vertex AI e le funzionalità di intelligenza artificiale integrate nei prodotti Google per i consumatori. Google Ricerca è uno dei prodotti che utilizza Google AI, in particolare tramite le Panoramiche AI, che generano risposte sintetizzate nella parte superiore dei risultati di ricerca. I due elementi sono correlati ma distinti: Google AI rappresenta il livello di infrastruttura, mentre Google Ricerca è uno dei tanti prodotti costruiti su di esso.

Google Gemini è lo stesso di Google Bard?

No, ma Gemini ha sostituito Bard. Google ha lanciato Bard nel marzo 2023 come suo primo prodotto di intelligenza artificiale conversazionale. Nel febbraio 2024, Google ha rinominato Bard in Gemini e ha contemporaneamente rilasciato la famiglia di modelli Gemini — Gemini Ultra, Pro e Nano — che sono sostanzialmente più potenti dei modelli che alimentavano Bard. Il nome Gemini ora si riferisce sia alla famiglia di modelli di base sia al prodotto di assistente per gli utenti finali disponibile su gemini.google.com.

Qual è la differenza tra Gemini, Gemini Advanced e l'API Gemini?

Questi sono tre diversi punti di accesso ai modelli Gemini di Google. Il prodotto Gemini gratuito, disponibile su gemini.google.com, utilizza Gemini 1.5 Flash e offre un'intelligenza artificiale conversazionale generica senza alcun costo. Gemini Advanced è un livello a pagamento disponibile tramite Google One AI Premium che fornisce l'accesso a Gemini 1.5 Pro e Gemini 2.0, modelli con finestre di contesto più ampie, capacità di ragionamento più potenti e una maggiore integrazione con Google Workspace. L'API Gemini è un'interfaccia programmatica per gli sviluppatori che desiderano creare applicazioni utilizzando i modelli Gemini, accessibile tramite Google AI Studio o Google Cloud, con prezzi basati sull'utilizzo dei token.

In che modo le anteprime basate sull'intelligenza artificiale nella Ricerca Google influiscono sul traffico del sito web?

In genere, le panoramiche generate dall'intelligenza artificiale (AI) riducono il tasso di clic per le query informative, poiché gli utenti ricevono una risposta sintetica senza dover visitare la pagina di origine. Tuttavia, le pagine citate come fonti all'interno di una panoramica AI possono ottenere visibilità del marchio e traffico di riferimento da parte di utenti che desiderano approfondire l'argomento. L'impatto netto sul traffico varia a seconda del tipo di query: le query transazionali e di navigazione sono meno influenzate rispetto a quelle informative. I siti che ottimizzano la struttura dei contenuti per le citazioni nelle panoramiche AI, utilizzando titoli chiari, risposte concise ed estraibili e fonti autorevoli, tendono ad avere risultati migliori rispetto a quelli che non si adattano.

Cos'è Google AI Studio ed è gratuito?

Google AI Studio è un ambiente di sviluppo gratuito basato su browser per la creazione e il test di prompt con i modelli Gemini di Google. Richiede un account Google e fornisce accesso ai modelli Gemini 1.5 Flash e Pro, input multimodali, istruzioni di sistema e generazione di chiavi API. Il piano gratuito include un limite di utilizzo generoso, adatto alla prototipazione e a progetti di piccole dimensioni. Per un utilizzo in produzione con volumi maggiori, gli sviluppatori passano ai piani a pagamento dell'API Gemini tramite Google Cloud, dove i prezzi sono proporzionali al consumo di token.

In che modo l'intelligenza artificiale di Google gestisce la privacy e la sicurezza dei dati?

Le pratiche di Google in materia di privacy variano a seconda del prodotto. Per Gemini, la versione per utenti privati, le conversazioni possono essere esaminate da valutatori umani per migliorare la qualità del modello, a meno che gli utenti non scelgano di non partecipare tramite le impostazioni di controllo delle attività del proprio account Google. Per gli utenti aziendali di Google Workspace con Gemini, Google si impegna contrattualmente a non utilizzare i dati dei clienti per addestrare i propri modelli. Per Vertex AI, i dati aziendali elaborati tramite API non vengono utilizzati per impostazione predefinita per l'addestramento dei modelli e i clienti possono configurare la residenza dei dati, la crittografia e i controlli di accesso tramite il framework di sicurezza standard di Google Cloud. Gli utenti sono invitati a consultare i termini specifici del prodotto che utilizzano, poiché gli impegni in materia di privacy variano.

Cos'è NotebookLM e in cosa si differenzia da Gemini?

NotebookLM è uno strumento di ricerca che basa le sue risposte esclusivamente sui documenti caricati dall'utente: PDF, documenti Google, siti web, trascrizioni di video di YouTube e file audio. A differenza di Gemini, che si avvale di un ampio set di dati di addestramento, NotebookLM risponde solo alle domande basandosi sulle specifiche fonti fornite e cita il passaggio esatto da cui ha tratto spunto. Questo lo rende particolarmente adatto per la sintesi di ricerche, l'analisi di documenti e situazioni in cui sono necessarie risposte verificabili e basate su fonti, piuttosto che su conoscenze generali. Gemini è più indicato per compiti aperti, assistenza alla scrittura e quesiti che traggono vantaggio da una conoscenza più ampia del mondo.

È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale di Google per creare agenti autonomi?

Sì. Google offre diverse soluzioni per la creazione di agenti AI. Vertex AI Agent Builder offre un ambiente no-code e low-code per la creazione di agenti conversazionali basati su dati aziendali. L'API Gemini supporta la chiamata di funzioni, che consente ai modelli di richiamare strumenti esterni, API e database come parte di una catena di ragionamento, fondamento del comportamento agentico. Google ha anche rilasciato l'Agent Development Kit (ADK), un framework open source per la creazione di sistemi multi-agente in cui agenti specializzati collaborano su attività complesse. Gemini 2.0 è stato progettato specificamente pensando ai casi d'uso agentici, con un utilizzo migliorato degli strumenti, un contesto più ampio e una migliore pianificazione a più fasi.

In che modo AutoSEO aiuta nello specifico con le panoramiche sull'intelligenza artificiale di Google?

AutoSEO automatizza il processo di identificazione delle pagine che hanno il potenziale per essere citate nelle Panoramiche AI di Google e apporta le modifiche strutturali e di contenuto necessarie per aumentare la probabilità di citazione. Rileva i trigger delle Panoramiche AI per il tuo set di parole chiave, analizza i contenuti che l'IA di Google sta attualmente prelevando da fonti concorrenti e applica modifiche on-page, tra cui blocchi di risposta concisi, una struttura di intestazione migliorata e markup schema, su larga scala. Inoltre, monitora costantemente lo stato delle citazioni e riottimizza le pagine quando i sistemi di IA di Google si aggiornano, il che significa che la tua visibilità viene mantenuta senza richiedere un costante intervento manuale da parte del tuo team SEO.

Cos'è la modalità AI di Google nella Ricerca e in cosa si differenzia dalle panoramiche sull'IA?

Le Panoramiche AI sono riquadri di risposta sintetizzati che compaiono automaticamente nella parte superiore dei risultati di ricerca standard di Google per le query pertinenti. La Modalità AI è un'esperienza di ricerca sperimentale separata, disponibile tramite Google Search Labs, che sostituisce la tradizionale pagina dei risultati con un'interfaccia completamente conversazionale, simile a una chat con un assistente AI che ha accesso a informazioni web in tempo reale. In Modalità AI, gli utenti possono porre domande di approfondimento, affinare la propria query in modo conversazionale e ricevere risposte più lunghe e dettagliate rispetto a quelle fornite dalle Panoramiche AI. La Modalità AI rappresenta un ripensamento più radicale dell'interfaccia di ricerca, mentre le Panoramiche AI sono un'aggiunta che si sovrappone all'esperienza di ricerca esistente.