IA, Machine Learning e NLP: come funzionano e in cosa si distinguono
Differenze tra IA e Machine Learning: l’Intelligenza Artificiale è ormai entrata nella vita quotidiana: dai chatbot nei siti web agli assistenti vocali, fino a modelli generativi come ChatGPT. Tuttavia, c’è ancora molta confusione tra concetti come IA, Machine Learning e NLP (Natural Language Processing).
Per chiarirli, useremo due esempi concreti: Dialogflow, la piattaforma di Google per chatbot basati su intent, e ChatGPT, il modello generativo di OpenAI.
IA, Machine Learning e NLP: come funzionano e in cosa si distinguono
- IA (Intelligenza Artificiale)
È il campo più ampio: studia e sviluppa sistemi in grado di svolgere compiti che richiederebbero intelligenza umana (ragionare, decidere, capire linguaggio, riconoscere immagini). - Machine Learning
È una branca dell’IA. I sistemi non vengono programmati con regole rigide, ma imparano da esempi. Nel caso dei chatbot, il ML supervisionato serve a riconoscere schemi linguistici partendo dalle training phrases inserite. - NLP (Natural Language Processing)
È l’insieme delle tecniche che permettono alle macchine di capire e interpretare il linguaggio umano. Un esempio: capire che “quanto costano i corsi?”, “prezzo corsi?” e “tariffe corsi?” hanno la stessa intenzione. Dialogflow sfrutta proprio l’NLP.
Comprendere e rispondere: come Dialogflow e ChatGPT usano l’IA in modo diverso
Dialogflow: cos’è?
Dialogflow è una piattaforma di Google Cloud per creare chatbot e assistenti virtuali.
Funziona così:
- Intent → associano frasi dell’utente a risposte predefinite.
- Entità → estraggono dati specifici (es. date, numeri, prodotti).
- Context → gestiscono la memoria temporanea della conversazione.
- Fulfillment → collega il bot a database, CRM o API.
Dialogflow usa NLP + Machine Learning supervisionato: non genera risposte nuove, ma riconosce frasi diverse con lo stesso significato e le collega all’intent corretto.
NLP e Generative AI: due strade per rendere l’IA conversazionale
ChatGPT: cos’è?
ChatGPT è un modello di IA generativa: non si limita a classificare frasi, ma può creare contenuti nuovi in tempo reale (testi, spiegazioni, simulazioni, esempi).
GPT personalizzato con ChatGPT
È l’esempio più chiaro di IA generativa applicata:
- il modello si adatta alle linee guida fornite,
- può essere istruito con file e conoscenze specifiche,
- genera risposte uniche e personalizzate per ogni conversazione.
Dal riconoscimento al contenuto: differenze tra NLP e IA generativa
- Dialogflow → usa IA per capire l’utente (NLP), ma le risposte sono quelle che tu definisci in anticipo o che recuperi dai tuoi sistemi.
- ChatGPT → è IA generativa: non ha bisogno di risposte predefinite, perché può creare contenuti nuovi.
- GPT personalizzati → uniscono la potenza generativa di ChatGPT alla possibilità di essere istruiti e adattati sulle esigenze di un’azienda.
👉 In sintesi:
Dialogflow = IA che capisce → risposte predefinite.
ChatGPT/GPT personalizzati = IA che capisce + genera → risposte nuove e contestuali.
Differenze tra IA e Machine Learning: simulazioni uomo ↔ chatbot
Le differenze tra IA e Machine Learning diventano più comprensibili quando le vediamo applicate in esempi pratici.
Le seguenti simulazioni mostrano come funziona un chatbot costruito con Dialogflow: l’IA (tramite NLP) riconosce l’intenzione dell’utente, mentre il Machine Learning supervisionato assicura che frasi diverse con lo stesso significato vengano collegate allo stesso flusso conversazionale.
Qui vediamo due casi tipici — la richiesta di informazioni sui costi e sulle date dei corsi — che portano entrambi all’attivazione dell’intent di follow-up InvioPreventivo, configurato per rispondere solo quando l’utente ha seguito il percorso corretto.
Simulazione 1 — Welcome → CostoCorsi → InvioPreventivo
👨 Utente apre la chat
🤖 Bot (Default Welcome Intent):
«Ciao 👋, benvenuto!
Posso aiutarti con:
👉 Scrivi: costi corsi
👉 Scrivi: date corsi
⚠️ Per privacy: non lasciare numero o email in chat. Per essere richiamato scrivi: voglio essere contattato.»
👨 Utente: «costi corsi»
🤖 Bot (CostoCorsi):
«I nostri corsi (individuali o collettivi) sono su misura: il prezzo varia in base alle necessità formative e al numero di ore.
Non abbiamo un listino fisso.
👉 Per procedere scrivi: voglio essere contattato.»
👨 Utente: «voglio essere contattato»
🤖 Bot (InvioPreventivo):
«Perfetto! 👍 Ti chiameremo per una breve intervista telefonica e ti comunicheremo tariffe personalizzate. A presto!»
Simulazione 2 — Welcome → DateCorsi → InvioPreventivo
👨 Utente: «date corsi»
🤖 Bot (DateCorsi):
«Le date non sono prestabilite: le concordiamo insieme perché i corsi sono personalizzati.
👉 Per fissarle scrivi: voglio essere contattato.»
👨 Utente: «voglio essere contattato»
🤖 Bot (InvioPreventivo):
«Perfetto! 👍 Faremo una breve intervista e definiremo insieme le date del tuo corso su misura.»
🔧 Spiegazione dei Context nell’intent “InvioPreventivo”
- CostoCorsi → Output Context:
contatto_followup - DateCorsi → Output Context:
contatto_followup - InvioPreventivo → Input Context:
contatto_followup
👉 Così “voglio essere contattato” scatta solo dopo Costo/Date, non a freddo.
Differenze tra IA e Machine Learning: conclusioni
Dialogflow e ChatGPT rappresentano due approcci diversi all’IA:
- Dialogflow è l’assistente strutturato, che comprende e instrada l’utente con logiche precise.
- ChatGPT è l’assistente creativo, che genera testi e contenuti in tempo reale.
- GPT personalizzati portano la generazione a un livello superiore, perché permettono di adattare il modello alle esigenze di business.
👉 Il futuro dei chatbot sarà ibrido:
NLP per capire, IA generativa per creare.
