Come l’IA sta trasformando la ricerca e la navigazione su Internet

Le tecnologie AI stanno rapidamente rimodellando il modo in cui troviamo informazioni online. Dai fondamenti della SEO all’emergere di chatbot AI e della ricerca multimodale, l’intero ecosistema della ricerca è in evoluzione. Questo report offre una panoramica completa di questi cambiamenti, organizzata per argomenti chiave:

1. SEO nell’era dell’AI

L’Ottimizzazione per i Motori di Ricerca (SEO) si sta adattando a un mondo in cui l’AI gioca un ruolo centrale nei risultati di ricerca. La SEO tradizionale era focalizzata su keyword e backlink, ma i moderni algoritmi di ricerca guidati dall’AI danno priorità alla comprensione dell’intento dell’utente e alla fornitura di risposte dirette. Ad esempio, l’utilizzo di modelli di AI da parte di Google permette di comprendere il contesto delle query e di abbinarle a risultati significativi, invece di limitarsi alle keyword blog.google. In pratica, ciò consente agli utenti di cercare in linguaggio naturale e ottenere comunque risposte rilevanti – Google ha osservato che BERT (un modello NLP) lo ha aiutato a interpretare meglio circa 1 query su 10 in inglese, specialmente quelle più lunghe e conversazionali blog.google blog.google.

Uno dei principali cambiamenti è l’ascesa delle ricerche “zero-click” e delle risposte generate dall’AI in cima ai risultati di ricerca. Sia Google che Bing spesso mostrano ora un riassunto generato dall’AI (che attinge da più siti web) prima dell’elenco dei link tradizionali. Questi AI Overviews stanno cambiando significativamente la strategia SEO. Uno studio recente ha mostrato che entro maggio 2025 quasi la metà di tutte le ricerche su Google (49%) presentava un AI Overview in cima, in crescita dal solo 25% della fine del 2024 xponent21.com xponent21.com. Questi riassunti di solito includono una risposta concisa con alcuni link alle fonti, occupando uno spazio molto visibile. Di conseguenza, essere “#1” nel vecchio senso non è più una garanzia di visibilità – i contenuti che non vengono scelti dall’AI overview rischiano di essere ignorati del tutto xponent21.com. In sintesi, il successo nella ricerca AI dipende da quanto bene i tuoi contenuti si allineano al modo in cui i modelli AI comprendono la rilevanza, l’intento dell’utente e l’autorità xponent21.com.

Cambiamenti nella strategia SEO: Per restare visibili, i proprietari di siti web stanno modificando le loro tattiche. L’accento ora è su contenuti di alta qualità e autorevoli che gli algoritmi AI considerano affidabili beepartners.vc. I marketer stanno usando dati strutturati (schema markup) e ottimizzando per gli snippet in evidenza, poiché l’AI tende a scegliere contenuti in formato snippet per i suoi riassunti beepartners.vc beepartners.vc. Si concentrano anche sui segnali E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità) per garantire che l’AI consideri i loro contenuti credibili beepartners.vc. Un’altra tattica è la scrittura in un formato conciso domanda-e-risposta – rendendo sostanzialmente i contenuti “snippet-friendly” così che un AI overview possa includerli beepartners.vc. Questi passaggi sono coerenti con le linee guida di Google secondo cui “i contenuti devono attrarre sia gli algoritmi AI sia i lettori umani, bilanciando l’ottimizzazione tecnica con il coinvolgimento autentico” seoteric.com seoteric.com.

Impatto dell’AI sui click: Le risposte dell’AI forniscono agli utenti ciò di cui hanno bisogno immediatamente, il che significa meno clic verso i siti web. All’inizio del 2025, un’analisi ha rilevato che quando il riassunto AI di Google è presente, il click-through rate sul primo risultato organico diminuisce di circa 34,5%, e il 77% di queste query non genera alcun clic dell’utente su alcun risultato adweek.com. È un cambiamento profondo rispetto al passato, dove la maggior parte delle ricerche portava l’utente a cliccare su un link. Le strategie SEO devono quindi tenere conto della visibilità del brand all’interno della risposta AI stessa e trovare nuovi modi per attrarre traffico (ad esempio, tramite contenuti più coinvolgenti o canali alternativi).

In sintesi, l’AI sta spingendo la SEO verso un approccio più olistico e orientato alla qualità. Il vecchio manuale del semplice posizionamento di una pagina sta lasciando il posto a una strategia di posizionamento all’interno di una risposta curata dall’AI. I brand che si adattano offrendo contenuti realmente utili e ben strutturati hanno maggiori possibilità di essere scelti dall’AI – e quindi scoperti dagli utenti xponent21.com xponent21.com.

2. Strumenti e piattaforme di ricerca alimentati dall’AI

Accanto ai cambiamenti nei motori di ricerca tradizionali, abbiamo visto emergere strumenti di ricerca basati sull’AI che consentono agli utenti di interrogare le informazioni in modi nuovi. Esempi notevoli includono ChatGPT, Perplexity, Gemini/Bard di Google e Copilot/Bing Chat di Microsoft. Ognuno offre un diverso approccio alla ricerca assistita dall’AI:

• ChatGPT (OpenAI): Originariamente progettato come AI conversazionale generale, ChatGPT ha acquisito la capacità di navigare sul web e utilizzare plugin per ottenere informazioni in tempo reale. Molti utenti ora lo impiegano come assistente per la ricerca ponendo domande in linguaggio naturale e ricevendo una risposta sintetizzata. ChatGPT può essere visto come un’alternativa al motore di ricerca per query complesse o ricerche, sebbene non citi nativamente le fonti a meno che non si usino plugin appositi. La sua popolarità è esplosa – le visite a ChatGPT sono cresciute di oltre 180% all’inizio del 2024, segnalando che milioni di persone lo stanno scegliendo per cercare informazioni adweek.com. Tuttavia, nel 2024 ha gestito ancora solo una piccola frazione del volume totale di ricerca (dell’ordine del 2–3% rispetto a Google) onelittleweb.com, a causa dell’immensa scala dei motori di ricerca tradizionali.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai è un esempio di un nuovo motore di ricerca nativo dell’AI. Usa un grande modello linguistico per rispondere alle domande degli utenti ma, cosa fondamentale, fornisce citazioni ai siti web di origine per ogni parte della sua risposta. Perplexity combina efficacemente una ricerca web con un riassunto AI, aumentando la fiducia dell’utente. Il suo utilizzo è cresciuto parallelamente all’ascesa di ChatGPT adweek.com. L’approccio di Perplexity, che fornisce risposte con fonti a piè di pagina, ha influenzato il modo in cui anche i motori consolidati presentano i risultati AI (ad esempio, ora anche Bing e i riassunti AI di Google rimandano alle fonti).
• Google Search (Bard e Gemini): Google ha integrato l’AI generativa nella sua ricerca attraverso quella che chiama Search Generative Experience. Il suo chatbot Bard (inizialmente basato sul modello PaLM 2 e destinato a utilizzare il più avanzato modello Gemini) è disponibile come strumento autonomo ed è in fase di integrazione con Google Assistant analyticsvidhya.com. Più visibilmente, gli AI Overviews di Google compaiono nelle pagine dei risultati: sono riassunti scritti dall’AI che “combinano informazioni da più siti affidabili” e presentano una risposta unificata beepartners.vc. Il modello LLM Gemini di Google sostiene questi riassunti beepartners.vc. Google ha anche lanciato una “AI Mode” nella Search – un’interfaccia di ricerca conversazionale dedicata. In AI Mode, gli utenti possono fare domande di follow-up, ricevere risultati multimodali (ad esempio caricare un’immagine e interrogarla) e avere in generale un dialogo interattivo con il motore di Google xponent21.com blog.google. Questo trasforma la ricerca da una semplice digitazione e clic a una conversazione ricca. Google riferisce che le query in AI Mode tendono ad essere il doppio più lunghe rispetto a quelle tradizionali, poiché le persone fanno domande più dettagliate blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): La ricerca Bing di Microsoft è stata integrata col modello GPT-4 di OpenAI, ribattezzato Bing Chat Copilot. Questa AI è integrata nel browser Edge e in Windows 11, agendo come un “copilota per il web.” Nell’interfaccia di Bing, Copilot può generare una risposta rapida in cima ai risultati, con fonti citate, in modo che gli utenti non debbano cercare tra molte pagine microsoft.com. Supporta anche chat interattive – gli utenti possono perfezionare la loro ricerca facendo domande di follow-up in linguaggio naturale, e l’AI ricorda il contesto. Microsoft sta estendendo questo concetto di copilota in tutti i suoi prodotti (Windows, Office, ecc.), segnalando che la ricerca web e i compiti di produttività personale si fonderanno tramite l’assistenza dell’AI.

In sintesi, i tool di ricerca AI stanno rendendo la ricerca più conversazionale e intuitiva. Consentono agli utenti di porre domande in linguaggio semplice e spesso forniscono una singola risposta consolidata (invece di un elenco di link), completa di contesto e talvolta con le fonti. La tabella qui sotto mette a confronto alcune di queste piattaforme di ricerca AI e le loro principali caratteristiche:

Strumento di ricerca AI	Fornitore	Funzionalità e approccio
ChatGPT (con navigazione web)	OpenAI	Chatbot LLM generico utilizzato per domande e risposte. Con il plugin di navigazione, può cercare sul web e riassumere i risultati. Tuttavia, le risposte non citano automaticamente le fonti. Spesso usato per domande complesse o brainstorming.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Motore di ricerca basato su AI che fornisce risposte dirette con citazioni. Usa un LLM per interpretare le query e risultati web in tempo reale, generando una risposta concisa e documentata adweek.com. Evidenzia risposte affidabili collegando i siti che supportano la risposta.
Google (Bard & Ricerca AI)	Google	Integrazione di AI generativa nella Ricerca. Bard è il chatbot di Google (simile a ChatGPT) per query conversazionali. Nella Ricerca, le AI Overviews di Google utilizzano il LLM Gemini per compilare risposte da più siti beepartners.vc. La nuova Modalità AI di Google offre un’esperienza di ricerca completamente conversazionale (con domande successive e anche query basate su immagini) e fornisce risposte sintetizzate in cima alla pagina xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Ricerca Bing potenziata da GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot può rispondere alle query in un’interfaccia chat insieme ai risultati di ricerca, spesso presentando un riepilogo con riferimenti. Permette di affinare le query in modo interattivo ed è integrato nel browser Edge. Microsoft lo commercializza come assistente AI che fornisce “risposte chiare subito in cima” ai risultati microsoft.com, integrando la ricerca web con dialoghi utili.

Impatto sugli utenti: Questi strumenti significano che gli utenti hanno più possibilità su come cercare. Anziché formulare la perfetta stringa di parole chiave, si può porre una domanda completa e ottenere una spiegazione immediata. Questo è particolarmente utile per query esplorative (ad es. pianificare un viaggio o apprendere un concetto), dove un dialogo interattivo può chiarire i bisogni. È significativo che Google abbia scoperto che gli utenti che provano la ricerca AI overview/conversazionale tendano a fare più domande successive ed esplorare più a fondo, aumentando il loro coinvolgimento complessivo nella ricerca business.google.com business.google.com. Allo stesso tempo, la disponibilità di Q&A diretto da ChatGPT e altri ha leggermente eroso il monopolio dei motori di ricerca tradizionali – per la prima volta, una fetta significativa delle ricerche informative avviene fuori da Google. (Quella fetta è ancora piccola; ad esempio, da aprile 2024 a marzo 2025, i 10 principali AI chatbot hanno avuto ~55 miliardi di visite contro 1,86 trilioni di visite ai primi 10 motori di ricerca onelittleweb.com. In altre parole, i chatbot rappresentano circa 1/34 del volume di ricerca – in forte crescita ma non ancora in grado di sostituire la ricerca onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Ricerca in Linguaggio Naturale e Elaborazione delle Query

Uno degli impatti più profondi dell’AI sulla ricerca è la possibilità per gli utenti di cercare in linguaggio naturale e conversazionale – e che il sistema comprenda davvero l’intento. Storicamente, gli utenti dovevano spesso usare query brevi e basate su parole chiave (a volte ironicamente chiamato “keyword-ese”) per ottenere buoni risultati blog.google. Questo sta cambiando. I moderni motori di ricerca impiegano avanzati modelli di Natural Language Processing (NLP) – come BERT e MUM di Google, e vari modelli basati su transformer – per analizzare le query nel contesto. Ciò significa che il motore considera l’intera frase, non solo le singole parole, per capire ciò che desideri davvero.

Ad esempio, Google ha illustrato come BERT l’abbia aiutata a interpretare la query “2019 brazil traveler to usa need a visa.” Prima dell’AI, Google poteva non cogliere il significato della parola “to” e restituire risultati relativi a viaggiatori USA in Brasile. Con la comprensione contestuale di BERT, Google ha correttamente interpretato la query come un brasiliano che intende recarsi negli USA fornendo l’informazione pertinente blog.google. In generale, i modelli AI considerano stop word e preposizioni (“to”, “for”, ecc.) che un tempo venivano ignorate ma che possono cambiare radicalmente il significato blog.google. Questo porta a risultati molto più accurati per query lunghe e conversazionali.

Dal punto di vista dell’utente, la ricerca sta diventando sempre più simile a una conversazione con un assistente esperto. Le persone possono formulare le query come domande complete o descrizioni di un problema. Il sistema di ricerca, potenziato dal NLP, interpreterà le sfumature. In effetti, dal 2020 Google applica modelli linguistici AI praticamente a ogni query in inglese per interpretare meglio l’intento reddit.com. È anche il motivo per cui funzionalità come la ricerca vocale (usando la voce per porre una domanda) sono diventate possibili – l’AI può ricevere una domanda pronunciata in modo naturale e gestirla come una digitata.

Query Conversazionali: L’AI ha anche permesso le conversazioni multi-turno come modalità di ricerca. Con strumenti come Bing Chat o la Modalità AI di Google, puoi porre una domanda, ricevere una risposta e poi chiedere un seguito come “E il prossimo weekend?” oppure “Spiegamelo in modo più semplice”, e il sistema ricorda il contesto. Questo è un grande cambiamento nell’elaborazione delle query. L’AI mantiene una sorta di stato del dialogo – cosa che i vecchi motori di ricerca non facevano. Bing Copilot di Microsoft, ad esempio, incoraggia domande successive e offre anche suggerimenti per continuare l’esplorazione microsoft.com microsoft.com. Il risultato è che la ricerca non è più una query singola e basta – può essere un processo iterativo che sembra una conversazione con un esperto. Come lo descrive Microsoft, “Copilot Search si adatta alle tue esigenze… permettendo agli utenti di interagire in modo più conversazionale, come in un dialogo con un esperto.” microsoft.com.

Vantaggi della ricerca in linguaggio naturale: Questo cambiamento abbassa notevolmente la barriera per trovare informazioni. Non serve conoscere operatori avanzati di ricerca o parole chiave esatte. Si può chiedere “Come posso riparare un rubinetto che perde e non smette di gocciolare?” oppure “Quali sono alcuni ottimi ristoranti 3 stelle Michelin a Parigi e cosa li rende unici?” – query complesse che l’AI può scomporre e comprendere. In background, il motore di ricerca potrebbe eseguire più ricerche per conto tuo (ad esempio, la Modalità AI di Google utilizza una tecnica “query fan-out” per lanciare più sotto-query dietro le quinte blog.google) – ma dal punto di vista dell’utente, è solo una domanda fluida.

Le capacità in linguaggio naturale si collegano anche alla ricerca vocale e agli assistenti virtuali, di cui parleremo meglio più avanti. È lo stesso principio: se chiedi qualcosa al tuo smart speaker, ti aspetti che interpreti la domanda e ti dia una risposta utile. Grazie ai miglioramenti del NLP, oggi le query vocali sono gestite molto meglio che solo pochi anni fa, e questo ha favorito la diffusione (circa il 20% degli utenti internet nel mondo usa la ricerca vocale nel 2023–2024, una percentuale che si è stabilizzata dopo la crescita iniziale yaguara.co).

In sintesi, il NLP potenziato dall’AI ha reso i motori di ricerca molto più abili nel comprendere la semantica delle query. Gli utenti possono cercare in modo più naturale e ottenere risultati che riflettono il vero intento della loro domanda, invece di limitarsi a cercare corrispondenze letterali. Ha reso la ricerca un’esperienza più conversazionale e intuitiva, aprendo la strada alle interazioni vocali e basate sulla chat che stanno diventando comuni.

4. Ricerca visiva, vocale e multimodale

Oltre al testo, l’IA sta abilitando la ricerca tramite immagini, audio e altre modalità. La ricerca moderna non è più confinata alla classica casella di testo – puoi cercare puntando la fotocamera su qualcosa o semplicemente formulando la domanda ad alta voce. Queste tecnologie di ricerca multimodale si sono sviluppate rapidamente:

• Ricerca visiva: Il riconoscimento delle immagini basato sull’IA rende possibile cercare usando immagini o l’input della fotocamera. Strumenti come Google Lens e Bing Visual Search consentono agli utenti di identificare oggetti, tradurre testo nelle immagini, trovare prodotti e molto altro, semplicemente scattando una foto. La ricerca visiva trasforma la fotocamera in una query di ricerca. Dietro le quinte, modelli di visione artificiale analizzano l’immagine per rilevare oggetti, testo o punti di riferimento, e poi il sistema cerca corrispondenze o informazioni correlate online. Questo metodo è diventato estremamente popolare – Google Lens viene ora utilizzato per oltre 20 miliardi di ricerche visive al mese business.google.com. Le persone lo usano per tutto: dall’identificare una pianta o un insetto, allo scansionare il menu di un ristorante per trovare recensioni, fino allo shopping (ad esempio, fotografare una giacca che ti piace e cercare dove acquistarla). Google ha osservato che 1 ricerca su 4 tramite Lens è legata allo shopping, a sottolineare l’importanza commerciale della ricerca visiva business.google.com. I miglioramenti dell’IA permettono a Lens non solo di identificare singoli oggetti, ma di comprendere intere scene. Nel 2025, Google ha annunciato la ricerca multimodale tramite IA con il suo AI Mode: puoi caricare una immagine e poi fare domande su quella immagine – di fatto combinando comprensione visiva e linguistica. L’IA (con il modello Gemini) può comprendere “l’intera scena, incluse le relazioni tra oggetti, materiali e forme” e rispondere alle domande, fornendo collegamenti pertinenti per ulteriori informazioni blog.google blog.google. Ad esempio, puoi mostrare la foto di una disposizione sulla scacchiera e chiedere: “È una buona apertura?” per ricevere una risposta analitica sull’immagine.
• Ricerca vocale: La ricerca attivata dalla voce è diventata ormai la norma grazie all’impatto dell’IA nel riconoscimento vocale e nella comprensione del linguaggio naturale. Gli assistenti su smartphone (Google Assistant, Siri) e gli smart speaker (Amazon Echo/Alexa, ecc.) consentono agli utenti di porre domande semplicemente con la voce. Nel 2024, circa il 20–21% delle persone usa regolarmente la ricerca vocale (almeno settimanalmente) yaguara.co yaguara.co, percentuale che sale ancora tra gli utenti di dispositivi mobili (oltre un quarto degli utenti mobile utilizza la ricerca vocale). In genere si usa la ricerca vocale per ricerche rapide e in movimento – ad esempio per chiedere indicazioni stradali, aggiornamenti meteo o domande di cultura generale – e per ricerche locali (“Trova un bar vicino”). Qui l’IA ha una doppia funzione: prima converte la voce in testo (grazie a modelli avanzati di riconoscimento vocale), poi interpreta il linguaggio della query come visto in precedenza. L’impatto della voce si nota anche nella struttura delle ricerche, che tendono a essere più lunghe e conversazionali (Google osserva che “l’80% delle ricerche vocali hanno una natura conversazionale”, ossia sono domande intere o comandi). Questo mette alla prova i motori di ricerca, che devono rispondere con frasi intere o “parlare”. Se chiedi all’assistente: “Qual è la capitale del Brasile?”, l’IA recupera la risposta e un’altra IA di sintesi vocale risponde: “La capitale del Brasile è Brasília”. La ricerca vocale ha spinto i fornitori di ricerca a presentare risultati in formato risposta diretta (spesso usando featured snippet/knowledge graph). Secondo uno studio, gli snippet in evidenza costituiscono circa il 41% dei risultati di ricerca vocale – perché l’assistente preferisce leggere una risposta concisa yaguara.co. L’IA sta anche migliorando la qualità delle interazioni vocali – gli assistenti sono ora più bravi a gestire il contesto delle domande successive (ad esempio, puoi chiedere “Chi ha diretto Inception?” e poi “Quali altri film ha diretto lui?” e l’assistente sa che lui si riferisce a Christopher Nolan).
• Ricerca multimodale e ambientale: Stiamo entrando nell’era in cui la ricerca può accettare input misti – testo, voce e immagini – e fornire risultati anch’essi multimodali. La funzionalità “multisearch” di Google, lanciata nel 2022, permette di combinare immagine e testo in una singola domanda (es: fotografare un vestito e aggiungere “rosso” per trovare quel vestito in rosso) econsultancy.com. Questa funzione è resa possibile da IA che collega dati visivi al linguaggio. Più in generale, sta emergendo il concetto di ricerca ambientale: la ricerca è integrata perfettamente nel nostro ambiente o nelle nostre routine, a volte anticipando ciò di cui potremmo avere bisogno. Ad esempio, con occhiali AR potresti vedere apparire informazioni sui monumenti che guardi, oppure lo smartphone potrebbe mostrarti proattivamente info su calendario, viaggi o attrazioni vicine senza una ricerca esplicita. Questa è un’estensione delle capacità multimodali unite alla consapevolezza del contesto. La visione di Google, espressa da uno dei suoi VP, è che la ricerca diventi ambientale – “accessibile sempre e ovunque, senza richieste esplicite”, come avere al tuo fianco un amico onnipresente e onnisciente 1950.ai. I primi segnali già si vedono: le funzioni Live e Lens di Google ora ti permettono di conversare in tempo reale su ciò che vede la tua fotocamera (fare domande su una scena live) blog.google, e gli assistenti possono usare il contesto come la posizione o le tue email (se lo consenti) per risposte personalizzate (ad esempio, suggerendo cosa fare in viaggio sulla base dell’email di conferma del tuo volo blog.google).

L’effetto netto della ricerca visiva, vocale e multimodale è una esperienza utente più intuitiva. Non sei più limitato a digitare parole. Se vedi qualcosa, puoi cercarlo. Se sei impegnato o alla guida, puoi semplicemente chiedere ad alta voce. Se hai bisogno di informazioni contenute in una foto o in un video, l’IA le recupera. Questo riduce le barriere e rende la ricerca accessibile in molte situazioni dove digitare non è comodo (per questo motivo la ricerca vocale e tramite fotocamera sono molto utilizzate su mobile). Le aziende si stanno adattando rendendo i loro contenuti adatti ai multimedia – ad esempio, usando testo alternativo descrittivo sulle immagini (così l’IA può interpretarle) e assicurandosi che le informazioni siano presenti nei grafi di conoscenza, così gli assistenti vocali possono trovarle.

5. Personalizzazione e motori di raccomandazione potenziati dall’IA

La ricerca e la scoperta di contenuti sono sempre più personalizzate, grazie all’IA che analizza enormi quantità di dati utente per adattare risultati e suggerimenti. La personalizzazione in questo contesto significa che due persone potrebbero vedere risultati diversi per la stessa query, o ricevere consigli differenti, in base ai loro interessi, alla posizione, ai comportamenti passati e ad altri fattori. È l’IA il motore di queste decisioni, che apprende dai pattern nei dati.

Personalizzazione della ricerca: Da anni Google applica un po’ di personalizzazione (ad esempio dando priorità ai risultati locali o usando la cronologia delle ricerche per i suggerimenti). L’IA sta portando tutto ciò a un livello superiore. Le prossime migliorie nella ricerca AI di Google permetteranno, ad esempio, di abilitare il contesto personale, con l’IA che potrà includere dati dalle ricerche precedenti e perfino da altre app (come Gmail, se concesso) per risposte su misura blog.google. Se cerchi “eventi questo weekend” e hai consentito l’accesso alle email e alla posizione, l’IA restituirà suggerimenti molto personalizzati: ad esempio, “C’è un festival musicale a 8km, e un ristorante dove hai già prenotato si trova lì vicino con concerto all’aperto sabato.” Come illustrato da Google: “AI Mode può mostrarti ristoranti con tavoli all’aperto basandosi sulle tue prenotazioni passate e ricerche, e suggerire eventi nella zona in cui soggiorni (dai dati di volo e hotel)”. blog.google. Tutto avviene in modo privato sull’account, e Google sottolinea che è sempre l’utente a controllare (devi scegliere di aderire e puoi scollegare i dati in ogni momento) blog.google blog.google.

Anche senza questo tipo di integrazione, l’IA regola costantemente ciò che vedi. I motori di raccomandazione sulle piattaforme (come i video suggeriti di YouTube, i consigli sulle serie di Netflix o gli articoli nel feed Google Discover) sono esempi classici. Usano modelli di machine learning per prevedere cosa interesserà all’utente in seguito. Analizzano i comportamenti passati (video visualizzati, link cliccati, tempo di permanenza, ecc.) e li confrontano con pattern di milioni di altri utenti per proporre contenuti che potranno piacerti. L’IA permette a questi sistemi di individuare correlazioni sottili – per esempio, può scoprire che chi legge gli articoli A e B tende ad apprezzare anche l’articolo C, e quindi lo suggerisce a chi ha già consultato A e B. Questo filtraggio collaborativo su larga scala sarebbe impossibile senza l’IA che analizza questi dati.

Vantaggi: La personalizzazione significa che spesso ottieni risultati più pertinenti per te. Se cerchi sempre ricette vegetariane, una ricerca alimentata da AI potrebbe classificare i contenuti vegetariani più in alto imparando la tua preferenza. Se abitualmente clicchi su una certa fonte di notizie, un motore di raccomandazione potrebbe mostrarti più contenuti da quella fonte. L’e-commerce fa grande uso di sistemi di raccomandazione basati su AI: i suggerimenti di Amazon “Potresti anche essere interessato a” o “Acquistati frequentemente insieme” sono guidati da AI, così come l’ordine dei prodotti che ti vengono mostrati. Infatti, aziende come Amazon stanno ora sfruttando la generative AI per personalizzare descrizioni e raccomandazioni dei prodotti in tempo reale (ad esempio, mettendo in evidenza diverse caratteristiche del prodotto a seconda di ciò che l’AI ritiene interessi a un determinato segmento di utenti) aboutamazon.com.

Rischi e Considerazioni: Sebbene la personalizzazione possa migliorare l’esperienza utente, solleva alcune preoccupazioni. Una è l’effetto “filter bubble” – se un’AI ti mostra sempre contenuti simili a quelli che già consumi, potresti non essere esposto a prospettive diverse o nuove informazioni. Ad esempio, un feed di notizie personalizzato potrebbe involontariamente rafforzare i bias politici di qualcuno mostrando principalmente articoli con cui è d’accordo. Le piattaforme sono consapevoli di ciò e cercano di bilanciare pertinenza e varietà, ma è una sfida etica continua. Un’altra preoccupazione è la privacy – la personalizzazione si basa sulla raccolta e l’analisi di dati personali. Sia gli utenti che i regolatori si pongono domande tipo: Quali dati vengono utilizzati? Il consenso viene ottenuto? Quanto sono sicuri questi dati? Tratteremo meglio il tema della privacy nella prossima sezione.

Dal punto di vista aziendale, la personalizzazione è molto potente. Aumenta il coinvolgimento (le persone sono più propense a cliccare ciò che è su misura per loro) e può migliorare i tassi di conversione (nel commercio, raccomandare il prodotto “giusto” può portare a una vendita). Esiste un’intera industria di servizi di Recommendation AI (ad esempio, Google Cloud offre un servizio di Recommendation AI per i rivenditori). Questi modelli AI perfezionano continuamente i propri suggerimenti utilizzando tecniche come l’apprendimento per rinforzo – “imparano” dal fatto che tu abbia cliccato o meno un suggerimento, migliorando nel tempo.

Personalizzazione in tempo reale e predittiva: Una tendenza sempre più diffusa è quella delle AI che cercano di prevedere le necessità ancor prima di una ricerca. Ad esempio, il tuo telefono potrebbe mostrarti “tempo stimato per il tragitto verso casa” intorno alle 17:00 senza che tu lo chieda, perché sa che di solito a quell’ora vai a casa – si tratta di una forma semplice di personalizzazione ambientale. Oppure Google Discover può proporti argomenti correlati a qualcosa che hai cercato di recente, supponendo che tu sia interessato all’argomento. Queste funzionalità predittive sfumano la linea tra ricerca e raccomandazione: l’AI, in sostanza, sta cercando per tuo conto sulla base di un contesto personale.

In sintesi, la personalizzazione guidata dall’AI significa che l’esperienza web è sempre più unica per ciascun utente. Risultati di ricerca, raccomandazioni e feed di contenuti vengono filtrati da modelli AI che imparano dal nostro comportamento. L’obiettivo è rendere la scoperta più efficiente – spendi meno tempo a vagliare informazioni irrilevanti e più tempo su ciò che ti interessa. Il rovescio della medaglia è fare in modo che questo avvenga in modo trasparente e corretto, senza violare la privacy o creare “casse di risonanza” – sfide su cui la società si sta confrontando attivamente.

6. L’IA nel filtraggio, nel ranking e nell’interpretazione dei risultati web

L’IA svolge un ruolo critico dietro le quinte in come i motori di ricerca filtrano lo spam, classificano i migliori risultati e persino interpretano cosa significhino quei risultati per gli utenti. Queste funzioni sono meno visibili all’utente ma sono essenziali per fornire risultati di ricerca di qualità.

Filtraggio e riduzione dello spam: I motori di ricerca moderni utilizzano sistemi basati su AI per rilevare contenuti di bassa qualità o dannosi ed evitare che raggiungano le prime posizioni. Il sistema proprietario di Google, SpamBrain, è una AI progettata per identificare siti spam, contenuti truffaldini e altra “spazzatura” che gli utenti non dovrebbero vedere developers.google.com. Utilizza il machine learning per riconoscere schemi di spam (ad esempio, “link farm” o testi generati automaticamente e senza senso) molto più efficacemente delle regole manuali. Secondo Google, i progressi di SpamBrain hanno aiutato a mantenere oltre il 99% delle ricerche su Google libere da spam developers.google.com. Solo nel 2022, SpamBrain ha rilevato 200 volte più siti spam rispetto a quando è stato introdotto nel 2018 seroundtable.com. Ciò significa che, quando cerchi, l’AI ha probabilmente già filtrato una grande quantità di spazzatura, assicurandoti che i risultati che ricevi provengano da siti legittimi e pertinenti. Allo stesso modo, l’AI aiuta a filtrare contenuti inappropriati (come violenza, odio o contenuti per adulti) dai suggerimenti di ricerca o dai risultati, applicando le policy e le leggi locali.

Algoritmi di ranking: Decidere quali risultati debbano comparire per primi è un compito complesso adatto all’IA. L’algoritmo di ranking di Google, ad esempio, incorpora segnali di machine learning – come RankBrain, introdotto nel 2015, che utilizza l’AI per aggiustare i ranking basandosi su come gli utenti interagiscono con i risultati (impara quali risultati sembrano soddisfare gli utenti) e per abbinare meglio i risultati a query ambigue. Successivamente sono stati integrati Neural Matching e BERT per aiutare il motore a collegare termini concettualmente correlati e a comprendere il contesto. Nel 2020, Google ha dichiarato che BERT veniva utilizzato su quasi tutte le query in inglese per aiutare con ranking e pertinenza reddit.com. Questo significa che, quando cerchi, una AI non si limita a trovare pagine con le esatte parole chiave che hai digitato, ma anche pagine che semanticamente rispondono alla tua domanda. Per esempio, se cerchi “modo migliore per imparare la chitarra velocemente”, nessuna di quelle parole è “esercitati sulle scale ogni giorno”, eppure un motore con AI sa che una pagina con scritto “esercitati sulle scale ogni giorno” può essere un buon risultato perché comprende che è un consiglio su come imparare a suonare velocemente la chitarra.

L’uso di reti neurali nel ranking aiuta anche a comprendere sinonimi o l’argomento generale di una pagina. Se una pagina non contiene esattamente una parola chiave ma affronta chiaramente l’intento della richiesta, l’AI può aiutarla ad emergere. Ciò si traduce in risultati di ricerca più utili.

Interpretare e riassumere i risultati: Un ruolo emergente dell’AI non è solo quello di recuperare e classificare i risultati, ma anche di interpretarli per l’utente. Questo si riscontra nella generazione di snippet ricchi o risposte dirette. Ad esempio, se cerchi una domanda fattuale, Google potrebbe mostrarti uno snippet che la risponde direttamente. Tradizionalmente, quello snippet era semplicemente un estratto esatto da una pagina web. Ora, grazie alla generative AI, il motore di ricerca può generare una risposta sintetizzata (come discusso, le AI Overviews). In questo modo, l’AI interpreta risultati multipli e ne combina le informazioni.

Tuttavia, questa interpretazione comporta delle sfide. I Large Language Model (LLM) sono soggetti a allucinazioni – a volte generano informazioni che sembrano plausibili ma sono false o non sono direttamente supportate dalle fonti. In ambito ricerca, questo può portare a riassunti AI che includono involontariamente errori o imprecisioni. Uno studio dei ricercatori dell’Università di Washington, Center for an Informed Public, ha fornito un esempio vivido: chiedendo a un motore di ricerca generativo un concetto inventato (“la teoria degli echi sociali di Jevin”), l’AI ha restituito con sicurezza una spiegazione dettagliata con citazioni – ma sia la spiegazione che le citazioni erano inventate cip.uw.edu. Essenzialmente, il sistema ha “sognato” una risposta perché l’LLM non voleva dire di non aver trovato nulla. Come ha scherzato un esperto di AI, Andrej Karpathy: “Un LLM è al 100% sognatore e ha il problema delle allucinazioni. Un motore di ricerca è allo 0% sognatore e ha il problema della creatività.” cip.uw.edu. In altre parole, la ricerca tradizionale non inventa informazioni (mostra solo ciò che esiste), ma manca della capacità dell’AI di dare una risposta unica e precisa; mentre un’AI può produrre una buona risposta ma potrebbe inventarsi dei fatti se non è ancorata alle fonti.

Per mitigare questo rischio, i motori di ricerca adottano approcci ibridi come la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nel RAG, prima che l’AI risponda, effettua una ricerca neurale dei documenti rilevanti, obbligando poi l’LLM a basare la risposta su quei documenti (spesso anche citandoli). Questo approccio è utilizzato nelle chat di Bing e nella SGE di Google per mantenere le risposte collegate a contenuti reali. Riduce significativamente le allucinazioni, ma non le elimina del tutto. Come hanno sottolineato i ricercatori del CIP, anche con documenti recuperati, una AI potrebbe decontestualizzare informazioni – ad esempio, citando qualcosa fuori contesto o fondendo i fatti in modo scorretto cip.uw.edu cip.uw.edu. Ottimizzare l’AI affinché riassuma e attribuisca correttamente le informazioni è un ambito di sviluppo continuo.

L’AI è anche usata per interpretare l’intento dell’utente aldilà delle sole parole della query. Ad esempio, i sistemi di Google cercano di capire se la tua ricerca riguarda un acquisto (intento commerciale), o se è locale (vuole risultati nelle vicinanze), o se è una ricerca di notizie, ecc., e personalizzano la struttura dei risultati (mostrando link allo shopping, una mappa, notizie, ecc. in base al caso). Questa classificazione viene realizzata da modelli AI che analizzano sia la query sia un contesto utente più ampio.

In sintesi, il ruolo dell’IA nel filtrare, classificare e interpretare i risultati può essere visto come il cervello del motore di ricerca:

• Pulisce l’input (eliminando spam e contenuti dannosi),
• Ordina in modo intelligente i risultati (dando priorità alle informazioni più utili e affidabili),
• e spiega o riassume sempre più spesso questi risultati (rendendo i risultati di ricerca più utili fin da subito tramite snippet o risposte IA).

Per gli utenti, questo significa ottenere risultati migliori con meno fatica – ma richiede anche fiducia che l’IA gestisca correttamente le informazioni. Mantenere questa fiducia è il motivo per cui le aziende sono caute: per esempio, Google sta introducendo gradualmente i suoi riassunti generativi e sottolineando che sono sperimentali, proprio a causa delle difficoltà interpretative. La trasparenza (ad esempio offrendo link alle fonti) è una soluzione che consente agli utenti di verificare le risposte fornite dall’IA microsoft.com microsoft.com. Con il miglioramento continuo dell’IA, possiamo aspettarci filtri ancora più intelligenti (ad esempio per identificare disinformazione o informazioni contraddittorie), classificazioni più sofisticate (magari personalizzate su ciò che ogni utente trova utile) e interpretazioni più ricche (forse con l’IA che riassume interi argomenti o offre punti di vista diversi fianco a fianco).

7. Impatto dell’IA sulla pubblicità digitale e la creazione di contenuti per la visibilità online

L’avvento della ricerca guidata dall’IA sta rivoluzionando l’economia del web – in particolare la pubblicità digitale (un settore da oltre 200 miliardi di dollari costruito soprattutto sul traffico da ricerca) e le modalità con cui vengono creati contenuti per attrarre pubblico.

Pubblicità nell’era della ricerca IA: I motori di ricerca come Google in genere guadagnano mostrando annunci pubblicitari accanto ai risultati di ricerca. Se gli utenti cliccano su quei link sponsorizzati, Google incassa. Ma cosa succede se un’IA ti dà la risposta direttamente? Meno clic sui risultati potrebbe significare anche meno impression e clic sugli annunci. Infatti, i primi dati stanno allarmando gli inserzionisti: con le risposte IA che occupano la parte alta della pagina, i clic organici sono calati sensibilmente e molte ricerche terminano senza che l’utente clicchi su nessun risultato (come già discusso, fino al 77% di ricerche senza clic per le query risposte dall’IA adweek.com). Se l’utente si accontenta del riassunto fornito dall’IA, potrebbe non scorrere mai agli annunci o ai link organici.

Google è molto consapevole di questo e sta sperimentando nuovi modi per integrare la pubblicità nell’esperienza IA. Sundar Pichai (l’amministratore delegato di Google) ha garantito agli investitori di avere “buone idee per inserzioni native” nei risultati IA adweek.com. Nell’attuale Search Generative Experience, Google inserisce già annunci – di solito un paio di link sponsorizzati o risultati shopping – dentro o appena sotto il riquadro dei riassunti IA, etichettati come annunci. Stanno cercando di rendere questi annunci più naturali, così che anche se l’utente non clicca su un classico link blu, potrebbe vedere comunque un suggerimento sponsorizzato pertinente. Per esempio, se il riassunto IA è sui migliori smartphone economici, potrebbe apparire in quel contesto un link sponsorizzato su un’offerta per uno smartphone specifico.

Tuttavia, trovare il giusto equilibrio è delicato. Il compito dell’IA è soddisfare l’utente; inserire pubblicità troppo invadenti potrebbe peggiorare l’esperienza. I dirigenti Google si sono detti convinti che se riusciranno a offrire la migliore esperienza utente con l’IA, col tempo troveranno il modo di monetizzarla adweek.com – segno che prima viene l’adozione da parte degli utenti, poi la monetizzazione. Un’ipotesi interessante è che la ricerca IA potrebbe abilitare inserzioni più mirate. Se l’IA comprende meglio la richiesta dell’utente, può proporre un annuncio davvero pertinente al bisogno reale. Ad esempio, durante una conversazione IA su come organizzare un’escursione, potrebbe apparire un annuncio per un accessorio specifico proprio mentre l’utente valuta di cosa ha bisogno. Questo è un esempio di pubblicità contestuale, potenziata dalla comprensione conversazionale dell’IA.

Alcuni esperti pubblicitari affermano persino che il tradizionale acquisto di annunci tramite parole chiave sia destinato a scomparire. Se gli utenti non digitano keyword ma fanno domande, come possono gli inserzionisti inserirsi? Secondo un ex dirigente della pubblicità Google, “per la prima volta in vent’anni, credo davvero che le keyword siano morte” adweek.com – suggerendo che il settore potrebbe passare a una targettizzazione per argomenti o intenzioni riconoscibili dall’IA, anziché su termini di ricerca specifici.

Per il momento, Google mantiene un giro d’affari enorme con la sua pubblicità nella ricerca, ma è sotto pressione. Competitor come Amazon stanno conquistando quote pubblicitarie (sulle ricerche di prodotti), e se l’IA riduce il volume complessivo delle ricerche facilmente monetizzabili, il dominio di Google potrebbe ridursi. Una previsione di mercato citata da Adweek stima che la quota di Google nel mercato USA della pubblicità sulla ricerca scenderà dal 64% di dieci anni fa a circa il 51,5% entro il 2027 adweek.com, a causa di questi cambiamenti e della concorrenza. Detto questo, se la ricerca IA porta a sessioni più lunghe (persone che fanno più domande), potrebbero esserci nuove opportunità di mostrare annunci lungo tutta la conversazione, anche se ogni query offre meno clic. Bing, ad esempio, inserisce annunci nell’interfaccia chat e segnala buoni tassi di clic quando gli annunci sono davvero pertinenti.

Creazione di contenuti e visibilità: Dall’altro lato ci sono i creatori di contenuti – siti di notizie, blogger, aziende con siti web – che tradizionalmente si affidavano ai motori di ricerca per ricevere traffico (attraverso SEO o clic sugli annunci). La ricerca IA sconvolge questo equilibrio in due modi:

1. Meno traffico per gli editori: Se le risposte sono date direttamente nella pagina dei risultati, gli utenti potrebbero non cliccare sulla fonte. Gli editori temono di perdere traffico e ricavi. Abbiamo visto che la quota di ricerche senza clic superava già il 65% nel 2023 e potrebbe presto superare il 70% 1950.ai. Alcuni editori vedono negli snippet IA una versione estremizzata del problema dei “featured snippet”: l’IA può attingere contenuti da molti siti per rispondere a una domanda, senza che l’utente visiti mai quei siti. Questo mette in crisi il tradizionale equilibrio dell’ecosistema web, dove i motori di ricerca portavano visitatori ai siti che poi monetizzavano tramite annunci o abbonamenti. Se l’IA diventa l’interfaccia primaria, i creatori rischiano di non ricevere né visibilità, né traffic, né credito. Sono in corso discussioni su nuovi modelli di regolamentazione – qualcuno ha proposto, ad esempio, che le risposte IA debbano contenere citazioni chiare o persino compensi ai creatori originali (proseguendo il dibattito già aperto ai tempi degli snippet di Google News). Anche i regolatori osservano con attenzione: l’UE e altri stanno valutando se l’uso dei contenuti degli editori nelle risposte IA violi il copyright o richieda la condivisione dei ricavi in certi casi 1950.ai.
2. Inondazione di contenuti generati da IA: Anche la creazione stessa dei contenuti è stata trasformata dall’IA. Marketer e autori dispongono ormai di strumenti come GPT-4 per generare blog, descrizioni di prodotto, post social e altro su larga scala. Questo può essere positivo in termini di produttività – una piccola azienda può creare contenuti per migliorare la visibilità del proprio sito senza assumere un grande staff editoriale – ma comporta anche una saturazione di contenuti. Se tutti possono sfornare decine di articoli scritti dall’IA, il web rischia di essere invaso da materiale ripetitivo o di bassa qualità. I motori di ricerca devono migliorare ancora nei filtri (come sta facendo Google con gli aggiornamenti che premiano i contenuti “pensati per le persone”). Google ha dichiarato che i contenuti generati dall’IA non sono vietati di per sé dalle linee guida, ma il materiale creato solo per manipolare il ranking (spam) sarà penalizzato, sia esso prodotto da umani o IA seo.ai. C’è quindi una spinta verso la qualità, non quantità: la qualità media dei contenuti “generici” può salire (visto che l’IA può generare facilmente un testo “abbastanza buono”), ma per emergere davvero occorrerà distinguersi con originalità, tocco umano, esperienza ed expertise. Tra le comunità SEO si dice che E-E-A-T conta ancora di più nell’era IA: se i tuoi contenuti incorporano esperienza diretta o ricerca originale, hanno più probabilità di essere considerati di valore rispetto a un riassunto IA di cose già note beepartners.vc.

D’altra parte, l’IA può aiutare i creatori a ottimizzare i propri contenuti. Può analizzare dati sulle ricerche e suggerire di cosa scrivere, oppure aiutare a ottimizzare i testi per essere inclusi negli snippet (ad esempio strutturando i contenuti come domande e risposte, molto gradite da IA e assistenti vocali). Anche gli algoritmi di raccomandazione dei contenuti (come quelli di YouTube o TikTok) usano l’IA per proporre il lavoro dei creatori a nuovi potenziali pubblici. Questo è positivo se l’IA abbina correttamente i contenuti agli interessi degli utenti. Ora esiste un filone di “SEO per l’era IA” in cui i creatori si chiedono non solo “Come posso scalare su Google?” ma anche “Come divento la fonte preferita dagli assistenti IA per citazioni o link?” Le strategie potrebbero includere garantire accuratezza (per diventare fonte affidabile), usare metadata di schema (per permettere all’IA di digerire facilmente il contenuto) e costruire autorevolezza di brand (se l’IA riconosce il tuo sito come autoritario, è più probabile che ne attinga informazioni).

Creazione di contenuti pubblicitari: Gli inserzionisti stessi utilizzano l’IA per creare contenuti – ad esempio, generando molte varianti di un testo pubblicitario e lasciando che sia l’IA della piattaforma a scegliere quale performa meglio. Google Ads ha iniziato a introdurre strumenti di IA in grado di generare titoli e descrizioni pubblicitarie a partire dai contenuti di un sito web. Così, l’IA sta semplificando la creazione di annunci pubblicitari, rendendo la pubblicità potenzialmente più efficiente. Inoltre, può personalizzare automaticamente gli annunci per diversi segmenti di pubblico (personalizzazione dinamica, come mostrare immagini diverse a diverse fasce demografiche). Nella pubblicità sui social media, l’IA aiuta sia nel targeting che nelle ottimizzazioni creative (come gli algoritmi di Facebook che imparano quali creatività pubblicitarie ottengono più coinvolgimento presso quali tipologie di utenti).

In conclusione, l’IA sta riscrivendo gli incentivi e i metodi nella pubblicità e nei contenuti digitali. Gli inserzionisti devono adattarsi a nuovi formati (come inserire il proprio messaggio all’interno di una risposta di una chat IA o assicurarsi di essere visibili quando una IA fa delle raccomandazioni). Editori e creatori di contenuti stanno invece cercando nuove strategie per mantenere visibilità e ricavi – che sia ottimizzando per essere una fonte citata dall’IA, diversificando le fonti di traffico, o sfruttando essa stessa l’IA per creare contenuti che si distinguano. Si tratta di un ambito in rapida evoluzione, e il settore osserva da vicino come si riequilibrerà il rapporto tra risposte fornite dalle IA e traffico referenziato. Potremmo vedere nuove partnership o modelli di compensazione (per esempio, nel 2023 OpenAI ha lanciato un plugin per browser web che recupera effettivamente i contenuti dai siti e li mostra all’utente, eventualmente con le pubblicità del sito – un modo per dare valore agli editori pur usando l’IA). L’unica certezza è che i manuali del marketing digitale vengono riscritti.

8. Considerazioni etiche e sulla privacy nella navigazione assistita dall’IA

L’integrazione dell’IA nella ricerca e nella navigazione non porta solo miglioramenti, ma anche sfide etiche e sulla privacy che richiedono attenta considerazione:

Disinformazione e bias: Come già discusso, i sistemi IA possono a volte fornire informazioni errate con grande sicurezza. Questo solleva questioni etiche – gli utenti potrebbero essere tratti in inganno da una risposta IA dal tono molto autorevole ma in realtà errata. Ad esempio, se a una domanda medica o legale l’IA risponde in modo scorretto, le conseguenze potrebbero essere gravi. Dal punto di vista etico, i fornitori di sistemi di ricerca IA devono minimizzare queste “allucinazioni” e comunicare chiaramente l’incertezza. Si vedono passi in questa direzione: spesso le interfacce di ricerca IA includono disclaimer (es. “L’IA generativa è sperimentale e potrebbe non essere accurata”) blog.google e incoraggiano a consultare le fonti citate. Esiste anche il problema del bias nelle IA. Questi modelli apprendono dai dati del web, che possono contenere pregiudizi sociali o visioni distorte. Se non vengono adottate contromisure, potrebbe capitare che una IA rifletta, ad esempio, pregiudizi di genere o razziali nelle sue risposte (come associare certi lavori a un determinato genere) o dia troppo peso alle opinioni maggioritarie sottorappresentando le altre. Dal punto di vista etico, le aziende lavorano sull’allineamento – tecniche per rendere le risposte delle IA più eque e fattuali – ma si tratta di una sfida continua che richiede trasparenza e valutazioni diversificate.

Trasparenza: Quando una IA fornisce una risposta, dovrebbe spiegare come ci è arrivata? Molti ritengono di sì. Ecco perché le citazioni delle fonti sono importanti – gli utenti hanno il diritto di sapere “secondo chi?” una risposta è corretta. Di fatto, una delle principali critiche agli early system IA chiusi era la mancanza di trasparenza (il cosiddetto “black box”). Fornendo citazioni o almeno qualche spiegazione (es. “Ho trovato queste informazioni su Wikipedia e Britannica”), i motori di ricerca IA possono essere più trasparenti e permettere agli utenti di verificare le informazioni microsoft.com microsoft.com. C’è anche una spinta ad ammettere l’incertezza, invece che “inventare” risposte. Un motore di ricerca tradizionale può semplicemente mostrare “nessun risultato trovato” per una query davvero insolita. L’IA tende invece a rispondere sempre, anche se deve inventare la risposta. Dal punto di vista etico, sarebbe meglio che l’IA a volte rispondesse “Non sono sicuro” oppure “Non ho trovato informazioni in merito”. Attualmente, molti chatbot IA sono stati istruiti a rifiutare alcune richieste o a manifestare incertezza (per esempio, ChatGPT può dire “Non ho informazioni in merito” se davvero non ne ha). Questo comportamento è preferibile a quello di fuorviare l’utente, anche se può risultare meno soddisfacente.

Privacy degli utenti: La navigazione assistita dall’IA spesso implica che una maggiore quantità di dati degli utenti venga elaborata per personalizzare e migliorare i risultati. Questo fa sorgere domande di privacy: come vengono conservati questi dati? chi vi ha accesso? potrebbero essere divulgati o usati in modo improprio? Un episodio rilevante si è verificato all’inizio del 2023, quando l’autorità garante della privacy italiana ha temporaneamente vietato ChatGPT per preoccupazioni legate alla privacy reuters.com. Il regolatore ha rilevato che OpenAI non aveva una base legale per raccogliere le enormi quantità di dati personali utilizzate per addestrare il modello, e che gli utenti non erano adeguatamente informati su come i loro dati (incluse le conversazioni) potessero essere conservati e usati reuters.com reuters.com. In risposta, OpenAI ha adottato misure: maggiore trasparenza nella privacy policy, uno strumento di verifica dell’età (poiché i dati dei minori erano una delle criticità) e la possibilità per gli utenti di rinunciare a far utilizzare le proprie chat per l’addestramento del modello reuters.com. Questo episodio sottolinea che gli strumenti IA devono rispettare le normative sulla protezione dei dati. Il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’UE (GDPR) e simili richiedono che vengano chiarite le finalità della raccolta dati e consentono agli utenti di richiedere la cancellazione o l’opt-out. Servizi come ChatGPT ora offrono impostazioni per disattivare la cronologia delle chat (quindi le conversazioni non vengono usate per addestrare ulteriormente l’IA).

Inoltre, quando un agente di ricerca IA naviga sul web per conto tuo, si pone il problema di quanto del tuo contesto venga condiviso. Ad esempio, se una IA ti aiuta a prenotare un volo, potrebbe utilizzare la tua posizione o altri dati personali. È importante che tali dettagli non vengano accidentalmente esposti a terze parti. Gli sviluppatori delle IA spesso devono implementare protezioni specifiche: sia per evitare che dati sensibili vengano rivelati in output, sia per proteggerli nel backend. Un esempio banale: se chiedi a un’IA “Qual è la mia posizione attuale?”, probabilmente dovrebbe rifiutarsi per ragioni di privacy (e infatti, molti assistenti non la comunicano a meno che non sia un’azione avviata dell’utente con autorizzazione).

Sicurezza dei dati: Con l’IA che gestisce sempre più dati, la sicurezza diventa fondamentale. I modelli IA stessi possono memorizzare involontariamente informazioni dai dati di addestramento, inclusi dati personali. È accaduto che versioni precedenti di GPT-2 a volte restituissero letteralmente parti dei dati di training (come stralci di articoli protetti da copyright o codice). Questo rischio è uno dei motivi per cui le aziende cercano di ripulire i dati di training da informazioni personali identificabili (PII) e perché l’uso delle conversazioni degli utenti per l’addestramento è controverso. Gli utenti business sono particolarmente cauti – molte aziende hanno bannato i dipendenti dal digitare informazioni sensibili in ChatGPT, temendo fughe di dati. (Per esempio, alcuni dipendenti Samsung hanno copiato codice riservato su ChatGPT, e quest’ultimo è finito tra i dati di training di OpenAI, causando una potenziale fuga di informazioni). Di conseguenza, le versioni enterprise di questi servizi IA offrono garanzie che i dati non saranno usati per addestrare i modelli e forniscono crittografia e audit log per soddisfare le esigenze di sicurezza aziendale.

Uso etico dei contenuti: Un altro tema etico riguarda il punto di vista dei creatori di contenuti – è giusto che una IA utilizzi tutti i contenuti web per generare risposte? Alcuni sostengono che sia un uso trasformativo, che giova alla società sintetizzando conoscenze. Altri (come alcuni artisti o scrittori) ritengono che l’IA sfrutti il proprio lavoro senza credito né compenso. Questo sta portando a dibattiti e anche a cause legali (alcuni autori hanno fatto causa a OpenAI per l’uso dei loro libri nell’addestramento senza autorizzazione). Il risultato potrà incidere sulle policy di selezione dei dati di training. Già ora la bozza di AI Act dell’UE potrebbe richiedere la divulgazione delle opere protette usate dall’IA generativa reuters.com. Probabilmente vedremo i motori di ricerca offrire opzioni di opt-out agli editori (ad esempio, un tag speciale per dire “non includere i miei contenuti nei riassunti IA”), simile a quanto si fa con i robot.txt per l’indicizzazione. In effetti, Google ha accennato a un meta tag “NoAI” che i siti potrebbero usare per indicare ai crawler di non usare i loro contenuti per training o snippet IA – è probabile che questa idea si evolva a breve.

Autonomia e dipendenza degli utenti: Dal punto di vista etico, esiste anche il problema di quanto l’IA possa influenzare comportamenti e opinioni. Se gli assistenti IA diventassero i principali “guardiani” dell’informazione, gli utenti sarebbero troppo dipendenti da un’unica fonte? Questo potrebbe anche facilitare le azioni di attori malintenzionati nel tentativo di influenzare l’IA per fuorviare milioni di persone? Si pone molta responsabilità nelle mani di chi controlla il modello IA. È probabile che la società chieda supervisione e responsabilità – magari audit di terze parti sulle IA per verificarne equità e accuratezza. D’altra parte, però, l’IA potrebbe democratizzare l’accesso all’informazione per coloro che hanno difficoltà con le interfacce tradizionali – ad esempio, chi è analfabeta o ha disabilità può ora fare domande a voce e ricevere risposte lette ad alta voce. Questo è un beneficio etico: migliorare l’inclusività e l’accesso alla conoscenza.

Scambio tra privacy e personalizzazione: Come menzionato nella sezione 5, i servizi AI altamente personalizzati possono offrire grande utilità ma richiedono l’uso di dati personali. Trovare il giusto equilibrio è fondamentale. Un approccio probabile è dare il controllo agli utenti – lasciando che siano loro a scegliere se abilitare la personalizzazione e informandoli chiaramente su quali dati verranno utilizzati (come ha fatto Google permettendo l’integrazione di Gmail nella ricerca AI solo se l’utente acconsente blog.google). Inoltre, costruire solidi sistemi di anonimizzazione – usando dati aggregati o elaborazione sul dispositivo – può aiutare a proteggere la privacy (per esempio, alcune funzionalità AI potrebbero essere eseguite localmente sul tuo dispositivo così che i dati grezzi non lo lascino mai).

In sintesi, il panorama etico e della privacy dell’AI nella navigazione ruota attorno alla fiducia. Gli utenti devono potersi fidare che l’AI fornisca informazioni accurate e imparziali, e che protegga i loro dati personali. Questo richiede miglioramenti continui nella trasparenza AI (mostrare le fonti, ammettere l’incertezza, permettere audit), nelle pratiche sui dati (conformità alle leggi sulla privacy, dare agli utenti il controllo sui loro dati), e nell’etica dei contenuti (rispettare la proprietà intellettuale e il lavoro dei creatori). Le aziende che implementano AI nella ricerca sono sotto i riflettori per fare le cose nel modo giusto. È probabile che vedremo continui aggiornamenti nel comportamento delle AI (es. meno allucinazioni man mano che i modelli migliorano), nuove caratteristiche di privacy (come opzioni di opt-out dei dati più granulare e nuovi controlli sulla conservazione), e potenzialmente anche quadri normativi (i governi che scrivono regole per i servizi AI, così come hanno fatto in passato per la protezione dei dati e dei contenuti online).

9. Previsioni future: agenti AI, ricerca ambientale e assistenti virtuali

Guardando al futuro, la linea tra “motore di ricerca”, “browser” e “assistente” continuerà a sfumarsi. Gli agenti AI in grado di svolgere autonomamente compiti online sono all’orizzonte e la ricerca sarà sempre più integrata nei contesti quotidiani (computing ambientale). Ecco alcune previsioni e trend chiave per il futuro della navigazione/ricerca:

• Agenti AI autonomi per compiti: Invece di limitarsi a recuperare informazioni, i futuri sistemi AI saranno in grado di compiere azioni per conto degli utenti. Vediamo già esempi nelle “capacità agentiche” dell’AI di Google nella Ricerca. Google ha dimostrato un’AI che, su richiesta di trovare biglietti per un concerto, può cercare su più siti di biglietteria, confrontare opzioni e persino iniziare a compilare i moduli d’acquisto – lasciando la scelta finale all’utente blog.google. In altre parole, l’AI non solo cerca informazioni (“che biglietti sono disponibili”) ma esegue anche parti del flusso di acquisto (“inserire il numero di biglietti, verificare i prezzi sui vari siti”). Questo punta verso un futuro dove un’AI potrà essere una concierge tutto-in-uno. Immagina di dire: “AI, prenotami una vacanza di una settimana in una meta di mare con budget sotto i 2.000 $” – e l’AI cerca voli, hotel, magari legge anche le recensioni, poi ti propone un piano o effettua la prenotazione dopo la tua conferma. Anche Microsoft si sta muovendo in questa direzione, con la sua visione di copiloti che ti aiutano non solo a trovare informazioni ma a fare cose (Windows Copilot può già regolare impostazioni o riassumere un documento per te; le versioni future potrebbero gestire il tuo calendario o le email automaticamente). Questi agenti si baseranno sulla ricerca web, certo, ma anche su servizi e API integrati. Di fatto trattano il web come un database di azioni oltre che di informazioni. Per esempio, un agente AI potrebbe usare l’API di OpenTable per prenotare un ristorante, oppure una tecnica di scraping per compilare un modulo su un sito meno strutturato. Questo apre interrogativi: i siti dovranno dotarsi di interfacce AI-friendly (API o dati strutturati) perché gli agenti possano utilizzarli? Probabilmente sì. Già oggi, servizi come Duplex di Google (che può telefonare ai ristoranti per prenotare) anticipano questo futuro agentico. Nel SEO e marketing, alcuni speculano sugli “AI funnel” – dove non si ottimizza solo per il percorso dell’utente umano, ma per gli agenti AI che selezionano prodotti o contenuti per l’utente. Importante: se gli agenti AI scelgono quale brand acquistare per te, le aziende dovranno fare in modo che l’AI consideri anche loro. Potrebbe nascere una nuova ottimizzazione specifica: ottimizzazione per agenti AI, analoga alla SEO. Come ha detto un esperto SEO, “i sistemi AI sceglieranno che marchi raccomandare e il tuo lavoro sarà assicurarti che scelgano te.” xponent21.com. Questo potrebbe comportare avere ottimi metadati di prodotto, buoni prezzi, un brand affidabile – perché un’AI che agisce per conto dell’utente sarà addestrata a massimizzare la sua soddisfazione (es. potrebbe preferire brand con migliori recensioni o garanzie). Quindi le aziende dovranno convincere gli “esaminatori” AI, non solo i consumatori diretti.
• Ricerca ambientale e assistenza continua: Il concetto di ricerca ambientale implica che la ricerca avvenga in background nella nostra vita, pronta a fornire informazioni in modo proattivo. Ci stiamo già avvicinando al computing ubiquo – dispositivi intelligenti ovunque attorno a noi. In futuro, i tuoi occhiali a realtà aumentata (AR) potrebbero riconoscere costantemente ciò che stai guardando e offrirti info (etichette, indicazioni, traduzioni) senza che tu debba chiedere esplicitamente. Questa è una forma di ricerca, attivata implicitamente dal contesto. Ad esempio, camminando per strada i tuoi occhiali AR mostrano le valutazioni dei ristoranti che incroci – una esperienza di ricerca ambientale, che combina posizione, visione e AI. Altro esempio: assistenti vocali contestuali che ascoltano i segnali. Se stai avendo una conversazione (se dai il consenso), il tuo assistente potrebbe recuperare in silenzio informazioni pertinenti per ciò di cui parli, pronto a intervenire se interpellato. Oppure, pensa all’assistente AI della tua auto – potrebbe avvertirti in anticipo: “Hai poco carburante, e c’è un distributore economico a 2 km” – di fatto cercando per te prezzi e posizioni del carburante perché ha intuito una necessità. Il computing ambientale coinvolge spesso AI predittiva: anticipare bisogni. La VP della Ricerca Google, Elizabeth Reid, ha descritto l’obiettivo come rendere così facile chiedere qualcosa a Google da sembrare “chiedere a un amico che sa tutto”, integrato naturalmente nell’ambiente 1950.ai. In pratica, potremmo arrivare al punto in cui quasi non si digita più nulla: invece, la combinazione di sensori (visivi, di posizione, salute, ecc.) e AI sa quando proporre informazioni utili. La privacy sarà cruciale – la ricerca ambientale dovrà essere controllata dall’utente (nessuno vuole un assistente che ascolti di nascosto o mostri informazioni a terzi senza consenso). Probabilmente, i futuri dispositivi avranno modalità abilitabili/disabilitabili dall’utente per l’assistenza ambientale, simili all’attuale attivazione/disattivazione di “Hey Siri” o “OK Google”.
• Assistenti virtuali di nuova generazione: Gli assistenti digitali come Siri, Google Assistant, Alexa, ecc. diventeranno molto più avanzati integrando modelli linguistici di grandi dimensioni. Google ha già annunciato Assistant with Bard, fondendo di fatto il suo assistant vocale con le capacità di Bard (il suo LLM) analyticsvidhya.com. Questo significa che, invece di risposte predefinite, l’assistente sarà in grado di generare risposte ricche e conversazionali ed eseguire compiti complessi. Possiamo aspettarci assistenti che gestiscono richieste a più passaggi con fluidità (es. “Assistant, aiutami a organizzare un weekend di reunion: trova una location, manda email a tutti per le disponibilità, prepara una bozza di programma”). Diventeranno anche più “personality-driven” e bravi a mantenere conversazioni lunghe (forse realizzando davvero la visione sci-fi di un vero aiutante AI conversazionale). È plausibile che tra qualche anno sarà normale avere una sorta di “segretario AI” – un agente che gestisca le tue giornate (legge e riassume le tue email, pianifica appuntamenti che pensa ti servano, ti ricorda attività, ecc.). Microsoft 365 Copilot sta già andando in questa direzione per il lavoro d’ufficio. Per la vita privata emergeranno agenti simili.
• Integrazione con IoT e altre fonti dati: La ricerca futura potrebbe connettersi ai tuoi flussi di dati personali – come cercare nel tuo diario della vita. Se hai dispositivi smart che monitorano la tua salute, potresti chiedere “Quando è stato il mio ultimo allenamento in cui ho corso più di 5 km?” e l’AI risponde usando i dati del tuo smartwatch. O “Trova la ricetta che ho cucinato il mese scorso con i funghi” e cerca nella cronologia del tuo forno smart o tra le tue note personali. In sostanza, la ricerca si estenderà oltre il web pubblico ai dati personali e sensoriali, con l’AI che collega tutto. Questo è potente ma anche delicato (di nuovo, privacy!), quindi l’implementazione sarà cauta.
• Interfacce neurali e nuove modalità: Guardando più avanti, alcune aziende tech stanno esplorando le interfacce cervello-computer dirette. Se dovessero diventare realtà, “cercare” potrebbe essere veloce quanto un pensiero. È ancora speculazione, ma indica il percorso di riduzione della frizione. Più concretamente, i modelli AI multimodali (come le nuove versioni di GPT e Gemini di Google) gestiranno senza soluzione di continuità testo, immagini, audio e persino video. Così potresti avere un’AI capace di guardare un video per te e rispondere a domande a riguardo. Ad esempio, “AI, sfoglia questa riunione di un’ora e dimmi le decisioni chiave”. È la ricerca dentro contenuti audiovisivi. Oppure traduzione e contesto in tempo reale – indossando auricolari che non solo traducono la voce, ma tirano fuori informazioni su ciò che viene detto (se qualcuno cita un’azienda, ti sussurra le ultime notizie a riguardo).
• Cambiamenti sociali e nel business: Quando gli agenti AI gestiranno sempre più compiti di ricerca e navigazione, alcuni lavori potrebbero evolvere o ridursi. Ad esempio, il ruolo dell’agente di viaggio umano o dell’assistenza clienti potrebbe diventare quello di sorvegliare agenti AI che fanno il lavoro pesante. L’industria del search marketing (SEO/SEM) si trasformerà in qualcosa di nuovo (alcuni la chiamano Answer Engine Optimization, o addirittura l’integrazione di dati/competenze proprie negli assistenti AI). Le aziende potrebbero dover fornire dati a questi ecosistemi (tramite API, feed) per restare visibili. Vedremo probabilmente nuove partnership, dove le aziende forniranno direttamente i loro contenuti alle piattaforme AI per l’inclusione garantita (alcune redazioni stanno già trattando con Microsoft per fornire contenuti a Bing AI, per esempio).

Dal lato utente, se l’AI diventerà super-integrata, la alfabetizzazione digitale dovrà includere anche la comprensione dell’AI: ad esempio, sapere come porre le giuste domande (abilità di prompting) e come verificare le risposte dell’AI. I sistemi educativi potrebbero integrare l’uso dell’AI come strumento ma anche insegnare il pensiero critico per non accettare passivamente ciò che l’AI propone.

In sostanza, il futuro della navigazione e della ricerca si sta dirigendo verso un’esperienza mediata dall’IA in cui l’intento dell’utente può essere soddisfatto con il minimo attrito, possibilmente senza che i siti web tradizionali siano coinvolti per molte attività. La ricerca sarà sempre più orientata all’azione (non solo trovare informazioni, ma ottenere risultati concreti) e consapevole del contesto. La navigazione web tradizionale potrebbe diventare un’attività di nicchia, ideale quando si desidera fare ricerche approfondite o esplorazioni manuali – mentre molte delle domande quotidiane (“trova questo, compra quello, mostrami come, dimmelo ora”) saranno gestite dall’IA tramite voce o altre interfacce.

Le implicazioni sono enormi: l’informazione diventa più accessibile, ma anche maggiormente intermediata dall’IA. Le aziende che gestiscono questi intermediari IA (come Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) potrebbero detenere un’influenza ancora maggiore, il che evidenzia l’importanza della concorrenza e degli ecosistemi aperti. C’è anche un aspetto positivo: gli agenti IA potrebbero colmare le lacune di accessibilità (per chi non riusciva a usare internet efficacemente prima) e potrebbero occuparsi delle attività noiose, liberando gli umani per compiti più creativi.

In sintesi, ci stiamo avviando verso un’era di computing ambientale, agentivo e conversazionale. È come avere un compagno super-intelligente che può navigare il mondo digitale al posto tuo. I principi fondamentali della ricerca – trovare le migliori informazioni – restano, ma il modo in cui tali informazioni vengono recuperate e consegnate cambierà radicalmente, diventando profondamente integrato nelle nostre vite grazie all’IA.

10. Fondamenti Tecnici: LLM, Ricerca Neurale e Database a Vettore

Le trasformazioni IA nella ricerca sono guidate dai progressi nelle tecnologie di base. Comprendere queste fondamenta offre una panoramica su come funziona la ricerca IA:

• Large Language Models (LLM): Questi sono enormi modelli di reti neurali (come GPT-4, PaLM, o Gemini di Google) addestrati su immensi corpus di testi. Gli LLM costituiscono il cervello della ricerca conversazionale e generativa – generano risposte simili a quelle umane e comprendono input linguistici complessi. Tecnicamente, un LLM è un modello transformer profondo che ha imparato i pattern statistici del linguaggio “leggendo” miliardi di frasi. Non recupera fatti da un database nel senso tradizionale; invece, ha implicitamente codificato una grande quantità di conoscenza nei suoi parametri. Quando gli poni una domanda, essenzialmente predice una risposta probabile basandosi sui pattern che ha visto durante l’addestramento cip.uw.edu. Ad esempio, ha imparato da molti documenti che “La capitale della Francia è Parigi” spesso segue la frase “capitale della Francia”, quindi può rispondere a quella domanda. Gli LLM sono particolarmente bravi nei compiti linguistici (riassumere, tradurre, ragionare su testo, ecc.), ed è per questo che sono centrali nell’interpretare le query e generare risposte. Tuttavia, poiché gli LLM non sono database, non garantiscono accuratezza fattuale o conoscenze aggiornate a meno che non siano collegati a uno. Una parte fondamentale del recente lavoro nella ricerca IA è far funzionare gli LLM in tandem con gli indici di ricerca – così si unisce la fluidità dell’LLM al fondamento fattuale di un database/web.
• Ricerca neurale e rappresentazioni vettoriali: I motori di ricerca tradizionali usano indici invertiti e corrispondenza per parola chiave. Al contrario, la ricerca neurale rappresenta parole e documenti come vettori (array di numeri) in uno spazio ad alta dimensione. Questo è reso possibile da reti neurali che creano embedding – rappresentazioni numeriche del testo (o immagini, audio, ecc.), in modo che contenuti simili siano mappati su punti vicini in quello spazio. Ad esempio, le parole “cane” e “cucciolo” potrebbero avere vettori ravvicinati, anche se sono parole diverse, perché compaiono in contesti simili. Questo permette una ricerca semantica: se cerchi “consigli per l’addestramento di un cucciolo”, un motore di ricerca neurale può trovare un articolo intitolato “Come addestrare il tuo nuovo cane” anche se non contiene la parola “cucciolo”, perché “cane” è semanticamente simile a “cucciolo”. Questi embedding sono prodotti da modelli neurali (spesso anch’essi basati su transformers) e sono diventati la spina dorsale della ricerca IA. La ricerca Google usa modelli come BERT per convertire query e documenti in embedding, migliorando la corrispondenza. Anche Bing fa lo stesso. Quando utilizzi una ricerca chat IA, dietro le quinte il sistema spesso esegue una ricerca vettoriale: trasforma la tua domanda in un vettore e trova i vettori di documenti più vicini da un indice vettoriale. Si va oltre le esatte parole chiave e si cerca la similarità concettuale infoworld.com. Database a vettore: Per supportare la ricerca neurale su larga scala, sono stati sviluppati database specializzati per immagazzinare e recuperare vettori in modo efficiente. Un database a vettore (come Pinecone, Milvus o la libreria FAISS di Facebook) può immagazzinare milioni o miliardi di vettori embedding e restituire rapidamente i più vicini rispetto a un vettore query infoworld.com infoworld.com. Questo è cruciale per la ricerca IA – è il modo in cui l’IA recupera conoscenza rilevante per ancorare le sue risposte. Ad esempio, quando chiedi all’IA di Bing: “Quali sono i benefici del riciclo della plastica?”, il sistema trasforma la query in embedding, ricerca nell’indice di embedding delle pagine web i contenuti correlati (es. pagine che discutono pro/contro del riciclo della plastica), recupera i passaggi più pertinenti e li fornisce all’LLM per sintetizzare una risposta. La ricerca vettoriale è particolarmente adatta per gestire dati non strutturati e query in linguaggio naturale, così come dati multimodali. Non è limitata al testo: anche le immagini possono essere trasformate in vettori (tramite modelli di visione artificiale), permettendo la “ricerca tramite immagine” tramite similarità vettoriale. Anche audio e video possono essere vettorializzati. In sostanza, i database e la ricerca a vettore hanno sbloccato la possibilità di cercare in modo “umano” – per significato – e non solo con corrispondenze letterali infoworld.com. Questo rende i risultati di ricerca più rilevanti ed è uno dei motivi per cui la ricerca moderna sembra più intelligente.
• Generazione aumentata dal recupero (RAG): Combinare gli LLM e la ricerca vettoriale porta all’approccio RAG di cui abbiamo parlato. Tecnicamente, un sistema RAG ha due componenti principali: un retriever (spesso un motore di ricerca vettoriale che recupera i top-N documenti più rilevanti per una query) e un generatore (l’LLM che prende quei documenti + la query e produce una risposta finale). Così il sistema compensa la mancanza di conoscenze aggiornate o dettagliate dell’LLM su punti specifici richiamando le fonti reali cip.uw.edu. Il risultato è una risposta sia fluida sia (si spera) fondata su dati concreti. Questo approccio alimenta strumenti come Bing Chat, Google SGE e una serie di assistenti IA che hanno bisogno di informazioni aggiornate. Da un punto di vista tecnico, RAG dipende da buon embedding (per trovare l’informazione giusta) e dall’ingegneria dei prompt (come fornire efficacemente il testo recuperato all’LLM). Spesso il testo recuperato viene concatenato a un prompt tipo: “Usa le seguenti informazioni per rispondere alla domanda…” e poi la domanda dell’utente. L’LLM quindi intreccia la risposta usando quelle informazioni.
• Ranking neurale e apprendimento per rinforzo: Oltre al recupero, l’IA è utilizzata per ordinare e migliorare i risultati. Da tempo, le aziende della ricerca utilizzano il machine learning (algoritmi learning-to-rank) addestrando modelli sui dati di clic per prevedere quali risultati dovrebbero essere in cima. Ora fanno questo con modelli deep learning (come il RankBrain di Google, o transformer appresi). Oltre al ranking statico, sistemi come la chat di Bing usano un approccio iterativo: possono generare molteplici risposte potenziali o usare apprendimento per rinforzo con feedback umano per affinare lo stile delle risposte. (OpenAI ha reso famoso l’impiego dell’apprendimento per rinforzo da feedback umano – RLHF – per rendere le risposte di ChatGPT più allineate e utili.) Inoltre, poiché l’IA genera risposte, è necessario assicurarsi che seguano linee guida (no hate speech, ecc.). Questo comporta modelli IA di moderazione – classificatori che controllano il contenuto delle risposte dell’IA e possono filtrare o modificare risposte che violano le policy. Questi sono un ulteriore fondamento: ogni volta che chiedi qualcosa a un’IA, di solito c’è anche un modello di sicurezza che valuta richiesta e risposta in parallelo.
• Infrastruttura (calcolo e latenza): Dal punto di vista tecnico, offrire ricerca IA su larga scala pone grandi sfide infrastrutturali. Gli LLM sono molto onerosi in termini computazionali – far girare GPT-4 per una singola query costa molte più risorse CPU/GPU rispetto a una normale ricerca per parola chiave. Allo stesso modo, le ricerche vettoriali su enormi indici richiedono hardware specializzato (GPU o acceleratori TPU, molta RAM oppure algoritmi di nearest neighbor approssimati per accelerare). Le aziende stanno investendo per ottimizzare queste operazioni. Google, per esempio, ha distribuito chip TPU nei suoi data center appositamente per eseguire i modelli BERT velocemente per la ricerca blog.google. Microsoft usa qualcosa chiamato “Orchestrator” per Bing, che decide quando chiamare il grande modello GPT e come gestire la cache dei risultati, ecc., per bilanciare costi e velocità. La latenza è un grosso problema – le persone si aspettano risposte in uno o due secondi. Un LLM normalmente può richiedere qualche secondo per generare una risposta. Molta ingegnerizzazione viene spesa per rendere il processo fluido (ad esempio trasmettendo la risposta token per token, così sembra che inizi subito anche se il completamento richiede più tempo). Col tempo, vedremo modelli più efficienti (modelli distilled, quantizzati) in grado di girare velocemente, forse anche in locale per la personalizzazione o l’utilizzo offline.
• Knowledge Graph e sistemi ibridi: Mentre LLM e vettori sono le grandi novità, la ricerca spesso sfrutta ancora dati strutturati tradizionali. Il Knowledge Graph di Google – un database di fatti su entità (persone, luoghi, cose e le loro relazioni) – è usato per rispondere a molte domande fattuali con box di risposta rapida. L’IA non ha sostituito questo approccio; può piuttosto integrarlo (per esempio, se il knowledge graph ha il dato, l’IA può dare priorità a quello per assicurare la correttezza). Molti risultati di ricerca uniscono più sistemi: un pannello conoscitivo laterale (dato strutturato), alcuni classici link blu e ora un sommario IA in alto. È un approccio ibrido per ottenere il meglio da ciascuno.
• Modelli open source e personalizzati: Vale la pena notare che non tutta la ricerca IA sarà alimentata dai grandi colossi. Esistono LLM e database vettoriali open source che le organizzazioni possono utilizzare per realizzare soluzioni di ricerca specializzate – ad esempio aziende che implementano la ricerca IA nei propri documenti interni. Database a vettore come FAISS o Weaviate possono essere installati localmente, e LLM più piccoli (o grandi, via API) possono effettuare domande e risposte. Questa democratizzazione significa che le fondamenta tecniche di cui abbiamo discusso non sono appannaggio esclusivo delle Big Tech; stanno diventando strumenti standard a disposizione degli sviluppatori. Questo porterà a motori di ricerca specializzati – ad esempio uno per la ricerca scientifica medica che usa un LLM ottimizzato su articoli medici più un indice vettoriale degli studi più recenti, per dare ai medici una rapida sintesi sullo stato delle evidenze su una domanda. Oppure la ricerca aziendale che permette di esplorare tutti i documenti di un’impresa per rispondere a una domanda come “La nostra azienda ha una policy su X?”

In sintesi, la base tecnologica della ricerca guidata dall’IA unisce modelli di rete neurale per linguaggio e comprensione (LLM, transformers) con rappresentazioni neurali dei dati (embedding e ricerca vettoriale). I primi danno il cervello per capire e generare linguaggio; i secondi offrono la memoria per conservare e recuperare velocemente la conoscenza infoworld.com infoworld.com. Insieme, e potenziati da tecniche come il RAG cip.uw.edu, permettono le esperienze di ricerca intelligente di cui abbiamo parlato. Con il progresso nella ricerca, ci aspettiamo modelli sempre più capaci (come quelli multimodali che comprendono testo+immagine insieme) e più efficienti. I continui miglioramenti negli algoritmi (come migliori metodi di similarity search, migliori tecniche di addestramento per ridurre le allucinazioni, ecc.) continueranno a raffinare l’esperienza di ricerca IA – rendendola nel tempo più rapida, precisa e affidabile.

11. Implicazioni Commerciali e Sociali della Ricerca Web Dominata dall’IA

L’ascesa dell’IA nella ricerca non cambia solo la tecnologia – ha ampie implicazioni per le aziende, la società e il panorama globale dell’informazione:

Implicazioni per il Business:

• Cambio nel Traffico e nelle Dinamiche di Potere: I siti web che in passato prosperavano grazie al traffico proveniente dalla ricerca potrebbero vedere cali, poiché le risposte fornite dall’IA sottraggono clic. Gli editori online (siti di notizie, guide pratiche ecc.) stanno esprimendo preoccupazione perché il loro contenuto viene usato per generare risposte senza che i visitatori arrivino sul sito (e senza impression pubblicitarie o ricavi per loro). Questo potrebbe costringere a un cambiamento nei modelli di business del web. Alcune possibilità: gli editori potrebbero cercare accordi di compensazione (simili a quelli avviati dai giornalisti con Google News in alcuni Paesi), oppure ottimizzare i contenuti specificamente per essere la fonte prescelta nei riepiloghi dell’IA, o ancora diversificare e non affidarsi unicamente al traffico della ricerca (usando newsletter, social media, ecc. per raggiungere direttamente il pubblico). I dati mostrano un calo del traffico organico già in atto – si stima che entro il 2025, i principali siti web potrebbero ricevere significativamente meno traffico dalla ricerca rispetto a pochi anni prima 1950.ai. Questo mette pressione finanziaria sugli editori, che dovranno adattarsi o consolidarsi. Potremmo vedere più paywall o modelli in abbonamento se la pubblicità dovesse diminuire.
• Opportunità per Nuovi Attori: La rottura dello status quo nella ricerca apre le porte a nuovi protagonisti. Fino a poco fa, “Google Search” era pressoché sinonimo di trovare informazioni. Ora c’è uno spiraglio per i nuovi arrivati (OpenAI, Neeva prima che chiudesse, Summarizer di Brave, le tante startup di assistenti alla ricerca) per conquistare utenti desiderosi di esperienze guidate dall’IA. In effetti, alternative come ChatGPT e Perplexity hanno registrato una crescita enorme nell’uso, sebbene da una base iniziale ridotta adweek.com. Anche se Google continua a dominare, è significativo che nell’aprile 2023 il traffico globale di ricerca Google sia leggermente calato (–1% su base annua) mentre le visite a ChatGPT e Perplexity siano salite del 180% adweek.com. Questo suggerisce che alcuni utenti stiano parzialmente cambiando piattaforma su alcune tipologie di query. Se Google non avesse risposto con una propria IA, rischiava di essere lasciata indietro in un cambio di paradigma. Ora siamo di fatto in una corsa tecnologica: Google, Microsoft (con OpenAI) e altri (forse Meta, Amazon, Apple con le proprie strategie IA) si contendono la definizione della ricerca di nuova generazione. L’impatto sul business è notevole: chi offrirà la migliore esperienza di ricerca IA potrebbe guadagnare una quota di mercato enorme. Il monopolio di lunga data di Google sulla ricerca non è più garantito in un mondo “AI-first” (sebbene la sua enorme scala e quantità di dati le conferiscano un vantaggio per addestrare l’IA e mantenere la presenza sul mercato).
• Monetizzazione e Nuovi Modelli Pubblicitari: Abbiamo già accennato agli effetti sulla pubblicità. Si renderà necessaria l’innovazione nei modelli pubblicitari. Potremmo vedere annunci conversazionali, in cui un assistente IA dichiara ad esempio “Posso trovarti un prodotto – ecco un suggerimento sponsorizzato.” Oppure assistenti IA a marchio (immagina di chiedere aiuto all’IA di un sito e-commerce e questa promuove con discrezione i prodotti di quel rivenditore). Gli annunci di ricerca potrebbero spostarsi dall’offerta sulle parole chiave all’offerta su intenzioni o tematiche della query, o perfino su posizioni all’interno di una risposta IA (per esempio, essere una delle fonti citate in un riepilogo dell’IA potrebbe diventare prezioso – simile alla SEO, ma potenzialmente acquistabile in qualche forma, sebbene questo rischi di minare la fiducia se non chiaramente dichiarato). Sussiste anche la questione a lungo termine: se la ricerca IA riducesse i clic totali e quindi l’inventario pubblicitario, il costo dei pochi spazi pubblicitari rimanenti aumenterebbe? Possibile – la scarsità potrebbe far salire il prezzo degli annunci (alcuni analisti pensano che pochi annunci ma più mirati possano comunque generare ricavi pari o superiori). In alternativa, se le aziende facessero più fatica a pubblicizzare efficacemente, potrebbero spostare i budget su altri canali (come influencer marketing o piattaforme come Amazon, che è sia rivenditore che piattaforma pubblicitaria).
• Nuovi Servizi e Mercati: Le capacità di ricerca IA potrebbero generare interi nuovi settori. Ad esempio, assistenti IA personali come servizio – un giorno potremmo avere tutti una IA personalizzata nel cloud, e potrebbero esserci versioni premium con competenze specializzate (ad esempio una IA specializzata in consulenza finanziaria). Oppure motori di ricerca IA verticali che monetizzano tramite abbonamenti – come un tool IA per la ricerca legale, venduto agli studi. I confini tra ricerca e altri settori (istruzione, sanità, customer service) si confonderanno man mano che l’IA diventa un’interfaccia universale. Le aziende dovrebbero prepararsi all’economia degli agenti IA: garantendo la fruibilità delle proprie informazioni e servizi alle IA (tramite API, ecc.), e forse sviluppando una propria IA per interfacciarsi con i clienti.
• Occupazione e Competenze: Il settore della ricerca e del marketing vedrà l’evoluzione delle professioni. Gli specialisti SEO potrebbero diventare sempre più content strategist e addestratori IA, focalizzati sulla creazione di contenuti autorevoli e metadati che gli algoritmi IA prediligono. Al contrario, il lavoro di basso livello nella produzione di contenuti (scrivere tanti articoli basici per SEO) potrebbe venir meno, dato che l’IA è in grado di farlo; l’enfasi si sposterà su contenuti di qualità e competenze uniche. Nel supporto clienti, poiché l’IA gestirà un numero crescente di richieste (in chat web o anche tramite voicebot), la natura di questi lavori cambierà – meno operatori in prima linea, più agenti che si occupano di casi complessi o supervisionano l’IA. L’IA potrà rendere alcuni lavori più efficienti ma richiederà anche nuove competenze (come saper istruire efficacemente un’IA, verificare i risultati, ecc.).

Implicazioni Sociali:

• Accesso all’Informazione: Se la ricerca IA mantiene le sue promesse, potrebbe essere un grande strumento di uguaglianza nell’accesso alle informazioni. Persone che incontravano difficoltà nella ricerca (per barriere linguistiche, alfabetizzazione, ecc.) potranno rivolgersi all’IA in modo naturale e ricevere risposte. Può anche riassumere informazioni complesse in termini semplici, contribuendo a colmare i divari di conoscenza. Un paziente, ad esempio, potrebbe chiedere all’IA di spiegare un referto medico in parole semplici. Questo tipo di empowerment è positivo. Tuttavia, ciò centralizza anche il flusso informativo: se tutti cominciano a fare affidamento su pochi sistemi IA, questi sistemi diventano “gatekeeper”. Questo solleva interrogativi su chi controlla l’IA e quali bias possono influenzare le risposte. La società probabilmente avrà bisogno di meccanismi (regolamentazione, audit indipendenti o pluralità di fonti IA) per evitare che, anche involontariamente, una sola narrazione o agenda venga imposta dall’IA.
• Pensiero Critico e Istruzione: Le risposte semplici offrono un’arma a doppio taglio. Da un lato, risposte rapide e fattuali ci liberano dal dover memorizzare inutili dettagli, aiutandoci a focalizzarci su pensiero complesso – non serve imparare a memoria nozioni banali che l’IA può fornire. Dall’altro, se gli utenti non approfondiscono e accettano acriticamente quanto fornito dall’IA, potrebbero perdere il senso delle sfumature o essere tratti in errore qualora l’IA sbagli. I sistemi educativi potrebbero quindi puntare maggiormente su media literacy e fact-checking (“la IA ha detto questo, ma possiamo confermarlo?”). Potrebbero emergere strumenti per verificare le informazioni fornite dall’IA – ad esempio, plugin browser che evidenziano la provenienza dei fatti riportati dall’IA.
• Diversità Informativa: La ricerca tradizionale mostra spesso più risultati, lasciando all’utente la scelta su quale link cliccare e la possibilità di vedere prospettive diverse. L’IA potrebbe condensare tutto in un’unica narrazione. Quella narrazione sarà diversificata e rappresentativa? Per temi controversi, idealmente l’IA dovrebbe presentare molteplici punti di vista (“Su questo tema, alcuni esperti sostengono X, altri Y”). C’è attenzione su questo aspetto, ad esempio nella produzione di risposte sfumate. Ma c’è il rischio di una monocoltura della conoscenza se il problema non viene gestito correttamente. All’opposto l’IA potrebbe anche aiutare a spezzare le “filter bubble”, fornendo risposte che sintetizzano fonti diverse, mentre l’utente da solo avrebbe scelto solo una fonte preferita. Il risultato dipenderà dalle scelte progettuali degli algoritmi IA.
• Bias e Equità: A livello sociale, c’è la preoccupazione che l’IA possa rafforzare i bias presenti nei dati di addestramento. Se non gestita accuratamente, la ricerca IA potrebbe ad esempio riflettere pregiudizi sociali o sottorappresentare punti di vista minoritari. Questo potrebbe influenzare l’opinione pubblica o marginalizzare gruppi. Garantire equità nelle risposte dell’IA – attingendo a fonti bilanciate e prestando attenzione agli attributi sensibili – è tema di ricerca e dibattito. Ad esempio, se un utente chiede “Perché le persone del gruppo X sono così Y?”, l’IA dovrà rispondere con cautela, evitando stereotipi o generalizzazioni offensive presenti nei dati di addestramento, magari correggendo il presupposto o fornendo fatti volti a contrastare il bias.
• Regolamentazione e Governance: Con l’IA in un ruolo sempre più centrale, i governi iniziano ad interessarsene. Abbiamo menzionato il caso dell’Italia su ChatGPT. L’AI Act dell’UE, che entrerà in vigore tra qualche anno, imporrà obblighi alle “high-risk AI systems” – potenzialmente anche quelli che influenzano l’opinione pubblica (potrebbe rientrarci la ricerca). Questo potrebbe richiedere più trasparenza su come vengono generate le risposte IA o addirittura supervisione algoritmica. Ci sono anche implicazioni antitrust: se poche aziende dominano l’IA, si pongono problemi di concorrenza? La concentrazione del know-how IA nelle grandi aziende è già nota. Tuttavia, gli sforzi open-source potrebbero controbilanciare questo aspetto e i regolatori potrebbero incentivare ecosistemi aperti (ad esempio, imponendo l’interoperabilità – permettendo magari a servizi terzi di collegarsi agli assistenti IA, analogamente a come qualsiasi sito web può apparire nei risultati di ricerca).
• Interazione Sociale e Comportamenti: Se gli assistenti virtuali diventeranno compagni estremamente competenti, ci potranno essere effetti sociologici – le persone potranno interagire di più con l’IA per informazioni (o anche compagnia), e meno con esperti umani o pari. Invece di chiedere a un amico o a un insegnante, si potrebbe ricorrere quasi sempre all’IA. Potrebbe cambiare il modo in cui la conoscenza viene condivisa tra persone. Questo potrebbe anche portare a problemi di isolamento se non bilanciato – anche se, in senso opposto, gli assistenti IA potrebbero aiutare individui (ad esempio persone nello spettro autistico o con ansia sociale) a praticare la comunicazione in modo meno stressante. L’effetto complessivo sulla società è difficile da prevedere, ma man mano che gli assistenti IA diventano comuni, si svilupperanno nuove norme sociali sul loro utilizzo (ad esempio: è educato usare un assistente AR per informarsi durante una conversazione faccia a faccia? Lo scopriremo, come abbiamo fatto con gli smartphone).
• Equità Globale: Un aspetto positivo è che i modelli IA possono essere multilingue e contribuire a portare online più zone del mondo. Già ora Bing e l’IA di Google supportano molte lingue. Qualcuno in una zona rurale con scarsa istruzione formale ma uno smartphone di base può accedere al sapere tramite query vocali nella propria lingua e ricevere le risposte lette dall’IA – cosa che cercare solo in inglese avrebbe forse impedito. Questo può accelerare sviluppo ed educazione. Ci sono iniziative da parte di diverse aziende per addestrare i modelli su più lingue e su lingue a bassa risorsa. Tuttavia, bisogna assicurarsi che le informazioni in queste lingue siano robuste e non semplicemente traduzioni di una sola prospettiva.

In sintesi, le implicazioni commerciali e sociali della ricerca dominata dall’IA sono profonde. Stiamo sostanzialmente cambiando il modo in cui l’umanità interagisce con tutto il sapere registrato. Le aziende dovranno adattarsi ai nuovi modelli di scoperta e concorrenza, probabilmente collaborando con piattaforme IA o sviluppando le proprie soluzioni. La società dovrà adattare norme, istruzione e forse anche regolamenti affinché questo nuovo paradigma sia a beneficio di tutti e mitighi i rischi. È un futuro entusiasmante – che ricorda la transizione ai tempi dell’avvento diffuso di internet, ma con l’IA come mediatore.

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Conclusione:

Il futuro della ricerca e della navigazione su Internet, guidato dall’IA, promette un’esperienza sempre più personalizzata, conversazionale e integrata. Le strategie SEO si stanno orientando verso un allineamento con la comprensione dell’IA; nuovi strumenti alimentati dall’intelligenza artificiale stanno emergendo per rispondere direttamente alle nostre domande; la ricerca in linguaggio naturale e multimodale sta diventando la norma; e i nostri assistenti digitali stanno diventando sempre più capaci e proattivi. A guidare questo cambiamento sono i grandi modelli linguistici e la ricerca neurale vettoriale.

Sebbene i vantaggi in termini di comodità e accessibilità siano enormi, questi sviluppi impongono anche una riconsiderazione dei modelli di business, delle norme etiche e di come valutiamo l’informazione. Il web, così come lo conosciamo, sta evolvendo da un indice statico di pagine a una piattaforma dinamica, curata dall’IA, per la conoscenza e il soddisfacimento di compiti. In questa transizione, mantenere un web aperto e sano – dove le informazioni sono credibili, diverse e i creatori vengono ricompensati – sarà una sfida fondamentale.

Siamo solo all’inizio di questa trasformazione della ricerca guidata dall’IA. I prossimi anni ci porteranno probabilmente innovazioni che possiamo appena immaginare, così come lezioni apprese dai primi passi falsi. Mantenendo un focus sulle esigenze degli utenti, sull’equità e sulla collaborazione tra tutte le parti interessate (aziende tecnologiche, editori, regolatori, utenti), il futuro della ricerca potrà essere uno in cui l’IA darà a tutti il potere di trovare esattamente ciò di cui hanno bisogno – e farlo con fiducia e semplicità.

Fonti:

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• Xponent21 (2025), Le panoramiche AI dominano i risultati di ricerca xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Presentazione di Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Capire le ricerche meglio che mai blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Ottimizzare la SEO per le panoramiche AI beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), L’era della ricerca AI di Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Studio Onelittleweb (2025), AI Chatbot vs Motori di ricerca onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Statistiche sulla ricerca vocale yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Quanto conosci Google Search? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Portare la ricerca multimodale in modalità AI blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Affidabilità della ricerca AI generativa cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
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• InfoWorld (2023), Database vettoriali nella ricerca infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), Panoramiche AI e Internet Ambientale 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), L’Italia riabilita ChatGPT dopo il divieto reuters.com reuters.com