Le tendenze dell'intelligenza artificiale dal 2025 a oggi

Fino al 2024 il racconto dell'intelligenza artificiale ruotava quasi tutto attorno al chatbot: una finestra in cui scrivere una domanda e leggere una risposta. Dal 2025 il quadro è diventato molto più ricco. I modelli hanno imparato a ragionare più a lungo, a usare strumenti, a vedere e ascoltare; i modelli aperti hanno raggiunto una qualità sorprendente; e in Europa le regole sono passate dalla carta all'applicazione.

Questo articolo mette in fila le tendenze che hanno cambiato davvero il modo in cui aziende e persone usano l'intelligenza artificiale, e che cosa significano in pratica.

1. I modelli che ragionano prima di rispondere

Una delle novità più importanti è la diffusione dei modelli di ragionamento. Invece di generare subito la risposta, questi modelli dedicano tempo a elaborare passaggi intermedi: scompongono il problema, provano strade diverse, controllano i risultati parziali. Le prime versioni sono comparse alla fine del 2024; nel 2025 l'approccio si è esteso a gran parte dei fornitori, compresi diversi modelli aperti.

Il guadagno si vede soprattutto nei compiti con molti vincoli: matematica, programmazione, analisi di documenti complessi, pianificazione. Il prezzo è una risposta più lenta e più costosa. Per questo molti servizi oggi lasciano scegliere, o scelgono da soli, quanto "pensare" a seconda della difficoltà della domanda.

Che cosa significa per chi lo usa: per domande semplici non serve il modello più potente. Per analisi delicate conviene invece un modello di ragionamento, a cui chiedere di esplicitare criteri e passaggi.

2. Dagli assistenti agli agenti

La parola dell'anno, nel settore, è stata agente. Un agente non si limita a rispondere: riceve un obiettivo e compie una serie di azioni per raggiungerlo. Cerca informazioni, consulta file, compila moduli, scrive e prova codice, chiede conferma quando serve.

Questa evoluzione è stata resa possibile da due ingredienti. Il primo sono modelli più affidabili nell'usare strumenti esterni. Il secondo sono standard comuni per collegarli ai sistemi aziendali. Il più noto è il Model Context Protocol, uno standard aperto presentato alla fine del 2024 e adottato nel corso del 2025 da molti strumenti e fornitori, che permette di collegare un assistente a database, documenti e applicazioni in modo uniforme.

Gli agenti hanno trovato il terreno più fertile nella programmazione, dove gli assistenti per sviluppatori sono passati dal suggerire singole righe al completare attività intere, e nelle automazioni dei processi, dove si integrano con piattaforme come n8n.

Che cosa significa per chi lo usa: più autonomia vuol dire più responsabilità nel definire i permessi. Un agente va trattato come un nuovo collaboratore: accesso solo a ciò che serve, controlli sulle azioni irreversibili, registro di ciò che fa.

3. Multimodalità: testo, immagini, voce e video insieme

I modelli principali sono diventati nativamente multimodali: leggono immagini e documenti scansionati, comprendono grafici e tabelle, conversano a voce con tempi di risposta quasi naturali. La generazione di immagini ha fatto un salto di qualità nella resa del testo dentro le immagini e nella coerenza tra più scatti. La generazione video è passata da esperimento curioso a strumento usato davvero nella produzione di contenuti brevi.

Che cosa significa per chi lo usa: molte attività che richiedevano passaggi manuali, come trascrivere una riunione, estrarre dati da una fattura in PDF o descrivere un prodotto da una foto, oggi si fanno in un'unica richiesta.

4. La crescita dei modelli aperti

Accanto ai grandi modelli commerciali è cresciuto l'ecosistema dei modelli aperti, i cui pesi possono essere scaricati e fatti girare su infrastrutture proprie. Famiglie come Llama, Mistral, Qwen e DeepSeek hanno ridotto in modo marcato la distanza dai modelli chiusi, e nel 2025 anche OpenAI ha pubblicato modelli a pesi aperti.

Per le aziende questo apre una strada concreta: usare l'intelligenza artificiale senza che i dati escano dal proprio perimetro, su server propri o presso un fornitore europeo, con costi prevedibili.

Che cosa significa per chi lo usa: la scelta non è più solo "quale chatbot", ma anche "dove gira il modello". Per dati sensibili o volumi elevati, un modello aperto ben configurato è spesso la soluzione più sensata.

5. Modelli più piccoli e costi in calo

Mentre i modelli di punta diventavano più capaci, è cresciuta in parallelo una famiglia di modelli più piccoli ed efficienti, sufficienti per molti compiti quotidiani: classificare email, estrarre dati, riassumere, tradurre. Alcuni girano direttamente su computer portatili e telefoni.

Il costo per ottenere un risultato di una certa qualità è sceso sensibilmente, ed è uno dei motivi per cui l'intelligenza artificiale è entrata in tanti processi che fino a poco tempo fa non avrebbero giustificato la spesa.

Che cosa significa per chi lo usa: conviene abbinare il modello al compito. Usare sempre il più grande è come mandare un camion a consegnare una lettera.

6. Le regole: AI Act e legge italiana

Il 2025 è stato anche l'anno in cui il Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, l'AI Act, ha iniziato ad applicarsi concretamente. Il regolamento è entrato in vigore il 1° agosto 2024 e si applica a scaglioni. Dal 2 febbraio 2025 valgono i divieti sulle pratiche considerate inaccettabili e l'obbligo per le organizzazioni di garantire un adeguato livello di alfabetizzazione sull'AI a chi la usa. Dal 2 agosto 2025 si applicano gli obblighi per i fornitori di modelli per finalità generali.

Le scadenze per i sistemi ad alto rischio sono state oggetto di discussione e di proposte di rinvio a livello europeo: prima di pianificare un adeguamento conviene sempre verificare il calendario aggiornato.

In Italia, nel settembre 2025 è stata approvata una legge nazionale sull'intelligenza artificiale, che affianca il regolamento europeo con disposizioni su ambiti come il lavoro, le professioni, la sanità e la tutela dei minori.

Che cosa significa per chi lo usa: anche una piccola impresa che usa strumenti di AI deve sapere quali usa, per che cosa, e assicurarsi che le persone coinvolte abbiano ricevuto indicazioni adeguate. Una semplice policy interna e una formazione di base sono un buon punto di partenza.

Che cosa portarsi a casa

Queste tendenze raccontano un passaggio di fase: l'intelligenza artificiale non è più solo uno strumento per scrivere testi più in fretta, ma una componente dei processi aziendali. Per sfruttarla servono meno entusiasmo e più metodo.

• Scegliere il modello in base al compito, non alla notorietà.
• Collegare l'AI ai dati e agli strumenti che contano davvero, con permessi chiari.
• Valutare dove devono stare i dati e scegliere di conseguenza tra servizi in cloud e modelli aperti.
• Formare le persone e scrivere poche regole semplici, anche per rispettare gli obblighi normativi.

Se vuoi capire da dove cominciare nella tua realtà, leggi la nostra guida su intelligenza artificiale per le piccole imprese.