Cos'è la ricerca AI?

Cos'è un motore di ricerca AI?

La ricerca AI utilizza l'intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e la comprensione semantica per interpretare domande in linguaggio naturale e restituire risposte sintetizzate con fonti citate. Invece di far corrispondere le parole chiave alle pagine indicizzate, un motore di ricerca AI analizza il contesto, recupera il materiale di origine pertinente e genera una risposta basata su tali informazioni.

La ricerca AI può riferirsi a motori di risposta rivolti ai consumatori, come ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Mode e Microsoft Copilot, nonché a strumenti di ricerca enterprise AI che aiutano i dipendenti a cercare dati aziendali privati e governati. Ad esempio, Databricks AI Search porta la ricerca in linguaggio naturale nei prodotti interni e nei dati organizzativi, aiutando i team a trovare informazioni affidabili su scala. Entrambi i casi d'uso stanno cambiando il modo in cui le persone trovano le risposte, sia che cerchino sul web aperto sia che interroghino i dati all'interno di un'organizzazione. In questo articolo vedremo come funziona la ricerca AI, dove viene utilizzata e perché è importante.

Perché la ricerca AI è importante

Dal lato dei consumatori, la disponibilità di ricerche potenziate o guidate dall'AI ha già cambiato le aspettative delle persone, con risposte dirette anziché elenchi di link ormai considerate una funzionalità standard. Le query vocali, le abitudini da mobile e la crescente disponibilità di strumenti di AI conversazionale hanno abituato gli utenti a porre domande come farebbero con un collega e ad aspettarsi una risposta coerente, non dieci URL da esaminare.

Dal lato aziendale, le imprese affrontano due pressioni correlate. Esternamente, hanno bisogno che i loro contenuti e prodotti siano visibili all'interno delle risposte generate dall'AI, non solo ben posizionati nei risultati di ricerca tradizionali. Internamente, devono rendere i propri dati, la documentazione e la conoscenza individuabili attraverso il linguaggio naturale.

Entrambe le sfide richiedono sistemi di ricerca che comprendano il significato, non solo le parole chiave. Secondo le tendenze di adozione dell'AI generativa, le organizzazioni si stanno muovendo rapidamente, con una spesa aziendale che raggiungerà i 37 miliardi di dollari nel 2025, più del triplo della spesa totale dell'anno precedente.

In cosa differisce la ricerca AI dalla ricerca tradizionale?

I motori di ricerca tradizionali associano le parole della query alle parole presenti in un indice. Se digiti "miglior idraulico NYC", le pagine dei risultati conterranno quelle parole o varie combinazioni di esse, classificate in base a segnali di rilevanza. Il motore di ricerca non sa (né gli importa) cosa intendi o cosa stai cercando di fare, sa solo cosa hai digitato.

La ricerca AI tenta di interpretare il significato e l'intento alla base della query, ma supporta anche domande di follow-up e genera una risposta in linguaggio naturale anziché rimandare a pagine web che ritiene abbiano maggiori probabilità di contenere ciò che stai cercando. Questo passaggio, dalla corrispondenza delle parole chiave all'interpretazione del significato e dell'intento, è la differenza principale tra i risultati dei motori di ricerca e l'interazione con la ricerca AI. La tabella seguente evidenzia alcuni degli altri modi in cui le due tecnologie differiscono.

Come si manifestano queste differenze nel mondo reale? Uno dei modi più evidenti e significativi è l'aumento delle ricerche "zero-click", in cui gli utenti trovano la risposta direttamente nella pagina dei risultati senza fare clic su un sito web. Ad esempio, dal lancio di AI Overviews, le ricerche su Google che hanno generato zero clic sono passate dal 56% al 69% tra maggio 2024 e maggio 2025.

Come funziona la ricerca AI

A differenza delle tecnologie di ricerca legacy, la ricerca AI non si basa su un unico processo lineare e algoritmico (ad esempio, tokenizzazione-corrispondenza-classificazione). Si tratta di diverse tecnologie concatenate che lavorano in sequenza. Comprendere la sequenza aiuterà a chiarire sia ciò che rende potente la ricerca AI, sia dove può fallire.

1. Comprensione della query. La ricerca AI interpreta innanzitutto la tua domanda e capisce cosa intendi effettivamente e quale potrebbe essere il tuo obiettivo.
   
2. Embedding. La tua domanda e qualsiasi contenuto di origine vengono convertiti in rappresentazioni numeriche. Puoi pensarli come coordinate che posizionano idee simili vicine tra loro per creare una "mappa dei significati". Ciò significa che i contenuti su Apache Spark e quelli sul calcolo distribuito si troveranno vicini in quello spazio, anche se utilizzano parole diverse.
   
3. Ricerca vettoriale. Il sistema cerca nella mappa dei significati per trovare il contenuto di origine più vicino come significato alla tua domanda, anche quando le parole chiave esatte non corrispondono. Ecco perché se digiti "scarpe blu adatte per un venerdì sera" otterrai probabilmente risultati appropriati per una serata fuori.
   
4. Recupero. I passaggi, i documenti o le pagine web più pertinenti vengono estratti per basare la risposta su materiale di origine verificato, anziché affidarsi esclusivamente ai dati su cui il modello è stato addestrato. Per la ricerca enterprise AI, un database vettoriale è in grado di memorizzare gli embedding per rendere la fase di recupero rapida e accurata su scala.
   
5. Sintesi tramite LLM. Un LLM legge le fonti recuperate e scrive un'unica risposta coerente in linguaggio naturale.
   
6. Citazioni e classificazione. El sistema include l'attribuzione alle fonti e le presenta in modo da poter verificare la provenienza delle informazioni.
   

Questo modello che prevede prima il recupero e poi la generazione è comunemente chiamato retrieval-augmented generation (RAG). RAG è l'architettura che collega la ricerca AI al materiale di origine reale.

Esempi di motori di ricerca AI

Il seguente elenco di soluzioni di ricerca AI copre un'ampia gamma di strumenti consumer e aziendali progettati per diversi tipi di attività.

• ChatGPT Search: ricerca connessa al web integrata in ChatGPT. Ottima per il ragionamento e le domande a più passaggi.
  
• Perplexity: un motore di risposta basato su ricerche web citate e link diretti alle fonti, ampiamente utilizzato per la verifica dei fatti.
  
• Google AI Mode e AI Overviews: AI Overviews genera risposte che appaiono sopra i risultati tradizionali. AI Mode è una scheda conversazionale separata per ricerche più approfondite.
  
• Microsoft Copilot: include la ricerca AI profondamente integrata nell'ecosistema Microsoft 365, inclusi Outlook, Teams ed Edge.
  
• Felo: ricerca AI creata per gli utenti che effettuano ricerche in o tra più lingue.
  
• Azure AI Search: si integra con Azure OpenAI e l'ecosistema Microsoft 365 in modo che le organizzazioni possano creare ricerche basate sull'AI all'interno delle applicazioni.
  
• Databricks AI Search: piattaforma aziendale per la creazione di applicazioni di ricerca AI e RAG basate sui dati proprietari di un'azienda.

Scegliere il motore di ricerca AI giusto

Non esiste un unico motore di ricerca AI migliore per ogni situazione. La scelta giusta dipende dai tuoi obiettivi. La tabella seguente associa alcuni dei casi d'uso più comuni agli strumenti più adatti.

Nota: il caso d'uso enterprise è unico. Le soluzioni di ricerca AI consumer cercano su Internet. Non sono progettate per gestire documenti proprietari, knowledge base interne o dati con accesso limitato o riservato. Le organizzazioni che hanno bisogno della ricerca AI per i propri dati dovrebbero utilizzare una piattaforma creata appositamente per questo scopo, con governance, sicurezza e qualità del recupero integrate.

Cosa non può fare la ricerca AI

La ricerca AI ha cambiato il modo in cui le persone trovano le informazioni, ma presenta limiti evidenti che è bene comprendere.

La sicurezza non garantisce l'accuratezza

La ricerca AI può rispondere con un tono autorevole ma essere comunque errata. Un audit del 2025 su diversi sistemi AI con accesso al web ha rilevato che tra il 30% e il 90% delle risposte non era completamente supportato (e talvolta era smentito) dalle fonti citate, a seconda del sistema.

I migliori motori di ricerca AI riducono il rischio di errori basando le risposte su fonti verificate, uno dei principali vantaggi dei sistemi basati su RAG. Tuttavia, le allucinazioni non possono essere eliminate del tutto. Non dare mai per scontato che la risposta di una ricerca AI sia completamente accurata. Cerca affermazioni, conclusioni, statistiche o riferimenti a ricerche o altre competenze nella risposta e verifica che siano tutti supportati da documentazione, dati o entrambi.

Le risposte di qualità richiedono fonti di qualità

I risultati della ricerca AI sono affidabili solo quanto i contenuti a cui il sistema può accedere. Se il materiale sorgente disponibile include informazioni di bassa qualità, obsolete o parziali, le risposte rifletteranno queste carenze. Questo è un problema che riguarda soprattutto gli strumenti consumer che effettuano ricerche su Internet senza un filtro trasparente delle fonti.

La trasparenza delle fonti varia notevolmente da uno strumento all'altro. Perplexity fornisce citazioni numerate per ogni risposta. Altri strumenti sono meno espliciti sulla provenienza delle informazioni, rendendo più difficile valutarne l'affidabilità. Quando l'accuratezza è fondamentale, probabilmente risparmierai tempo utilizzando strumenti che mostrano chiaramente il proprio lavoro.

Punti ciechi

La maggior parte dei modelli AI è addestrata su dati aggiornati fino a una specifica data limite (cutoff). Ciò significa che, senza il recupero web in tempo reale, non possono rispondere a domande su eventi recenti, policy aggiornate o qualsiasi cosa sia accaduta o possa essere cambiata dopo tale data.

Gli strumenti più recenti affrontano questo problema integrando il recupero in tempo reale, in modo da poter accedere alle informazioni correnti. Tuttavia, non tutti gli strumenti lo fanno in modo coerente, e anche quelli con accesso al web potrebbero non cogliere gli sviluppi più recenti. Per le query che richiedono informazioni aggiornatissime, potrebbe essere utile combinare la ricerca AI con una ricerca mirata su Internet effettuata autonomamente.

Le implicazioni della ricerca "zero-click"

Quando la ricerca AI fornisce una risposta completa all'inizio dei risultati di ricerca, gli utenti spesso non hanno bisogno di fare clic su nessuno dei link presenti. Per gli utenti, questo significa risposte più rapide. Per i publisher, significa meno traffico di referral. Molti editori hanno segnalato perdite di traffico di referral dal 20% al 30% nel 2025, e persino fino al 90% in casi limitati, a causa della diffusione delle risposte generate dall'AI. Il modo in cui i motori di ricerca AI attribuiscono e compensano le fonti di contenuto rimane una questione aperta, con controversie legali attive e trattative di licenza in corso in tutto il settore.

Rischi per la privacy dei consumatori

Gli strumenti di ricerca AI consumer registrano e memorizzano i dati delle query, quindi fornire informazioni sensibili come dati aziendali interni, dettagli sui clienti o documenti riservati al chatbot o all'interfaccia di ricerca di un'azienda significa che verranno conservati nei sistemi di logging e addestramento del provider.

I team aziendali dovrebbero esaminare le informative sulla privacy prima di utilizzare strumenti consumer per le query di lavoro e valutare se una piattaforma di ricerca enterprise creata appositamente con controlli espliciti di governance dei dati sia la soluzione adatta per i casi d'uso sensibili. Strumenti come Databricks AI Search sono progettati specificamente per mantenere i dati aziendali all'interno di ambienti governati e con accesso controllato, separati da qualsiasi addestramento di modelli pubblici.

Utilizzare la ricerca AI in ambito aziendale

Gli strumenti consumer che si affidano a Internet gestiscono generalmente informazioni pubbliche. La ricerca AI enterprise, d'altra parte, deve accedere a dati privati come documenti, ticket, cataloghi di prodotti, codice o trascrizioni senza compromettere la sicurezza. Ciò significa rispettare i permessi di accesso in modo che gli utenti vedano solo ciò che sono autorizzati a vedere, rimanere aggiornati man mano che i dati cambiano e restituire risposte basate su fonti interne attendibili anziché su Internet in generale.

Soddisfare questi requisiti richiede molto più di un LLM. Sono necessari la ricerca vettoriale per recuperare i contenuti corretti, la RAG per basare le risposte su materiale sorgente reale e una piattaforma dati in grado di unificare il recupero e la governance in un unico posto. Databricks AI Search è un esempio di questo tipo di base tecnica e include un database vettoriale integrato nella piattaforma Databricks e Agent Bricks per creare agenti AI addestrati sui dati governati dell'azienda stessa.

Domande frequenti

La ricerca AI può leggere le immagini?

Alcuni motori di ricerca AI possono elaborare immagini insieme al testo, una funzionalità nota anche come ricerca multimodale. La maggior parte delle piattaforme di ricerca AI enterprise si concentra principalmente su testo e dati strutturati, sebbene il supporto multimodale sia un'area di sviluppo attiva.

Quanto è accurata la ricerca AI?

Dipende dal sistema e dalla query. I motori di ricerca AI che basano le risposte sulle fonti recuperate sono generalmente più accurati di quelli che si affidano esclusivamente all'addestramento del modello. Tuttavia, non dovresti mai affidarti alla ricerca AI come risorsa definitiva o dare per sconco che le sue risposte siano corrette.

Qual è la differenza tra la ricerca AI e un chatbot?

Un chatbot è progettato per rispondere a domande e assistere nelle attività, ma non è necessariamente connesso a fonti di informazione in tempo reale. Un motore di ricerca AI è progettato specificamente per recuperare e sintetizzare informazioni, in genere con citazioni del materiale sorgente. Per l'utente possono esserci alcune somiglianze nell'esperienza d'uso, e alcune piattaforme di ricerca AI enterprise dispongono di interfacce conversazionali.

La ricerca AI è sicura per i dati aziendali o sensibili?

Gli strumenti di ricerca AI consumer registrano i dati delle query e possono utilizzarli per migliorare i propri modelli, il che significa che qualsiasi informazione fornita a un motore di ricerca AI pubblico potrebbe essere conservata dal provider. Per l'uso aziendale, ciò comporta un reale rischio di esposizione dei dati, in particolare per documenti proprietari, dati dei clienti o qualsiasi elemento soggetto a requisiti normativi. Le piattaforme di ricerca AI enterprise basate su un'infrastruttura governata sono la scelta appropriata per questi casi d'uso.

Qual è la differenza tra ricerca AI e ricerca semantica?

La ricerca semantica è un componente della ricerca AI. Consente il recupero dei contenuti in base al significato anziché alla corrispondenza esatta delle parole chiave. La ricerca AI è il sistema più ampio che combina la ricerca semantica (recupero) con un LLM per produrre risposte e citazioni delle fonti anziché un semplice elenco di risultati. È possibile avere la ricerca semantica senza la ricerca AI, ma la ricerca AI dipende sempre dalla ricerca semantica come parte della sua pipeline di recupero.

Crea una ricerca AI per i tuoi dati con Databricks

La ricerca AI non è più un'esperienza riservata esclusivamente ai consumatori. Le aziende la stanno integrando nei propri prodotti, strumenti interni e agenti AI, e le fondamenta sono costituite da dati governati, ricerca vettoriale e generazione aumentata dal recupero (RAG). Databricks AI Search fornisce la ricerca vettoriale e l'infrastruttura RAG richieste dalla ricerca AI enterprise, mentre Agent Bricks consente ai team di creare e distribuire agenti AI basati sui propri dati governati, il tutto all'interno della Databricks Data Intelligence Platform.

Scopri come Databricks AI Search e Agent Bricks aiutano i team a creare una ricerca AI accurata e governata sui propri dati.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale