Lavora serenamente con Zoom AI Companion

Se non disponi dei privilegi di admin per il tuo account, devi contattare il tuo amministratore Zoom. Le funzionalità di AI Companion sono disponibili in Impostazioni, nella scheda AI Companion. Se l'admin ha abilitato le funzionalità di AI Companion per l'account, i singoli utenti possono gestire le funzionalità disponibili. Per ulteriori informazioni su come configurare Zoom AI Companion, consulta la nostra guida introduttiva sul nostro sito di assistenza.

Zoom non utilizza alcun audio, video, chat, condivisione schermo, allegati o altri contenuti dei clienti simili alle comunicazioni (ad esempio risultati dei sondaggi, lavagne e reazioni) per addestrare i modelli di intelligenza artificiale di Zoom o di terze parti. Per maggiori informazioni, leggi questo articolo su come Zoom gestisce i dati.

Zoom AI Companion è incluso senza costi aggiuntivi nei servizi a pagamento assegnati agli account utente Zoom. AI Companion potrebbe non essere disponibile per tutte le regioni o per tutti i settori. I prodotti specializzati, le configurazioni personalizzate degli agenti AI Companion e alcuni agenti di terze parti possono richiedere costi aggiuntivi o prezzi separati.


Zoom si concentra sull'offerta di connessioni illimitate fra persone su un'unica piattaforma e l'IA generativa è una componente chiave di questo obiettivo. Riteniamo che le funzionalità di Zoom AI Companion debbano essere disponibili per i nostri clienti con un account idoneo a pagamento senza costi aggiuntivi. In questo modo potrai aiutare i tuoi team a incrementare la produttività nella loro giornata lavorativa.

L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce alla simulazione dell'intelligenza umana in macchine programmate per pensare e imparare come gli esseri umani. Il termine si può anche applicare a qualsiasi macchina che mostri tratti associati alla mente umana, come l'apprendimento e la risoluzione di problemi.

Lo scopo principale dell'IA è quello di facilitare la creazione di sistemi in grado di svolgere attività che richiedono l'intelligenza umana. Tra le altre, queste attività includono: processo decisionale, risoluzione di problemi, riconoscimento vocale e traduzione linguistica. L'IA è progettata per aumentare l'efficienza, l'accuratezza e automatizzare attività ordinarie o complesse.

Esistono diversi tipi di IA, principalmente classificati come IA ristretta (o debole), IA generale (o forte) e IA superintelligente. L'IA ristretta è progettata per attività specifiche e opera in un ambito, o contesto, limitato e predefinito. L'IA generale rappresenta una forma avanzata in grado di comprendere, apprendere e applicare le conoscenze in diversi contesti, in modo simile a una persona. L'IA superintelligente supera l'intelligenza umana in tutti i campi, compresa la creatività, la conoscenza generale e la risoluzione dei problemi.

Sì, è possibile utilizzare diversi tipi di IA insieme. Ad esempio, un approccio comune per fornire risposte più precise è l'uso della generazione aumentata di recupero (RAG). Un altro esempio è il nostro approccio federato, in cui utilizziamo più modelli per fornire agli utenti output di alta qualità.

L'IA è un concetto più ampio che riguarda le macchine progettate per agire in modo intelligente, come gli esseri umani. L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'IA che comporta lo studio di algoritmi informatici che migliorano automaticamente grazie all'esperienza e ai dati. In sostanza, tutto l'apprendimento automatico è IA, ma non tutta l'IA comporta l'apprendimento automatico.

I vantaggi dell'utilizzo dell'IA includono una maggiore efficienza, velocità e precisione; la riduzione degli errori umani; la capacità di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati; l'automazione di attività ripetitive. L'IA può anche abilitare nuove capacità e servizi, come le raccomandazioni personalizzate e la diagnostica avanzata.

Il concetto di IA esiste dalla metà del 20° secolo. Il termine "intelligenza artificiale" è stato coniato per la prima volta da John McCarthy nel 1956 durante la Conferenza di Dartmouth, dove è stato formalmente dato inizio al campo di ricerca.

L'IA generativa funziona utilizzando algoritmi per creare contenuti. Impara da un set di dati, comprendendo schemi, strutture e relazioni all'interno dei dati. Questo processo di apprendimento gli consente di generare nuovi dati simili, ma non identici, a quelli originali, tra cui testo, immagini, musica e voce.

L'IA generativa si concentra sulla creazione di nuovi dati o contenuti che imitano i dati originali su cui è stata addestrata. L'IA generale, invece, si riferisce a un tipo di IA che ha la capacità di comprendere, imparare e applicare le abilità intellettuali per un'ampia gamma di attività, in modo simile all'intelligenza umana.

L'IA predittiva si concentra sull'utilizzo dei dati storici per prevedere i risultati futuri, in genere attraverso schemi che desumono modelli da eventi passati. L'IA generativa, invece, si concentra sulla produzione di nuove istanze di dati e contenuti che sono simili ai suoi dati di formazione, ma non identici.

L'obiettivo principale dell'IA generativa è quello di generare nuovi contenuti o dati che siano simili al set di addestramento originale, ma che siano unici e innovativi a sé stanti. Questo include la creazione di immagini, testi e suoni realistici oltre ad altre forme di contenuti multimediali.

Esempi di IA generativa includono l'IA che può creare immagini o arte realistiche, comporre musica, scrivere storie o articoli, generare voci umane verosimili e creare nuovi progetti o simulazioni.

L'IA generativa non può creare contenuti con emozioni o esperienze umane autentiche, comprendere il contesto al di là dei suoi dati di addestramento o possedere la comprensione e la coscienza del mondo reale. Le sue creazioni sono limitate dai dati su cui è stata addestrata e dagli algoritmi che utilizza.

L'IA generativa crea nuovi contenuti basati su modelli di dati appresi, che possono includere testo, immagini, musica e altro ancora. L'IA conversazionale, tuttavia, si riferisce specificamente ai sistemi di IA progettati per comunicare con le persone in linguaggio naturale, simulando una conversazione simile a quella umana.

L'IA conversazionale funziona utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico per comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo da imitare la conversazione fra persone. Si può implementare in chatbot, assistenti vocali e altre applicazioni per fornire risposte basate su una combinazione di regole programmate e dati appresi.

L'IA conversazionale risolve i problemi legati al servizio clienti, al reperimento di informazioni e all'efficienza delle interazioni. Fornisce agli utenti risposte immediate.

Esempi di IA conversazionale sono i chatbot dei siti web, gli assistenti personali virtuali come Siri e Alexa, e le app di messaggistica che offrono risposte o assistenza automatizzate.

L'IA conversazionale si può utilizzare per il servizio clienti, per il settore sanitario, per la vendita al dettaglio, per la finanza, per l'ospitalità e in molti altri settori. È utile per gestire le richieste, fornire assistenza agli utenti, coinvolgere i clienti e ottimizzare i processi comunicativi.