Negli ultimi mesi il mondo dell’intelligenza artificiale generativa è cambiato radicalmente.
Ogni settimana ma quasi ogni giorno nascono nuovi modelli, framework e servizi capaci di creare immagini, video, presentazioni o codice in pochi secondi.
Ma dietro l’entusiasmo resta una domanda cruciale: quale modello di AI conviene davvero utilizzare, in base al tipo di contenuto che voglio produrre?
La risposta non è mai univoca, perché ogni modello ha una propria architettura e un insieme di competenze specifiche.
Se prendiamo i dati oggettivi – come i punteggi MMLU, GPQA o HumanEval – vediamo che Claude 3.5 Sonnet eccelle nella comprensione generale e nel ragionamento, OpenAI o1 è imbattibile nella logica e nella matematica, GPT-4o è più equilibrato e multimodale, mentre Llama 3.1 405B rappresenta la migliore alternativa open source.
Ma la vera differenza la fa il contesto d’uso: generare un video, progettare un logo o convertire un PDF richiedono tecnologie diverse, non un unico “super modello”.
Creazione di immagini e contenuti visivi
er chi lavora con la grafica o la creazione visiva, oggi esistono due direzioni principali.
Da un lato ci sono i modelli proprietari di fascia alta, come Imagen di Google DeepMind, che produce immagini fotorealistiche e coerenti con il testo in modo estremamente preciso.
Dall’altro lato ci sono i modelli open-source come Stable Diffusion, ideali per chi desidera libertà di controllo, possibilità di addestramento personalizzato e installazione locale.
Hai mai notato che alcune AI generano volti perfetti ma sbagliano nelle mani o nel testo scritto sulle immagini? Se la fate con Chat GPT, ad esempio, i risultati visivi sono ancora imprecisi. È un effetto tipico dei modelli meno allenati sui dettagli semantici del linguaggio visivo. Imagen riduce molto questi errori grazie a un’architettura a diffusione cascata che unisce comprensione linguistica e resa estetica.
Ma negli ultimi mesi è arrivato anche Nano Banana, un editor e generatore d’immagini integrato direttamente nell’ecosistema Google. È pensato per chi vuole creare o modificare visual in modo immediato, senza passare da software complessi.
Basta descrivere ciò che si vuole ottenere e il sistema elabora l’immagine in tempo reale, sfruttando la velocità del motore Gemini 2.5 Flash.
Nano Banana è già disponibile in alcune aree all’interno di Search, Lens e in app come NotebookLM, e permette di ottenere ritocchi coerenti, sfondi realistici e concept visivi pronti per i social o la comunicazione aziendale.
È perfetto anche in ambito didattico, perché consente di mostrare in tempo reale la logica di trasformazione testo-immagine senza richiedere GPU o installazioni.
Per chi invece lavora su branding e design, la soluzione più completa resta combinare un modello come Stable Diffusion con strumenti di editing come ComfyUI o InvokeAI: consentono di modificare maschere, migliorare dettagli e mantenere coerenza di stile tra più immagini di una stessa campagna.
Video e animazioni generate da AI
Il nuovo riferimento in questo campo è Veo 3, il modello video di Google DeepMind in grado di generare scene coerenti, movimento realistico e perfino audio sincronizzato. Fa paura.
In parallelo, Google sta integrando Nano Banana anche nei flussi video e nelle demo interattive di NotebookLM, dove il modello genera elementi visivi coerenti con la narrazione o con lo script.
Non è un motore video a sé, ma un supporto grafico intelligente che fornisce asset visivi pronti per essere usati nei video generati da Veo 3 o da altri sistemi.
È disponibile in anteprima su AI Studio e rappresenta un’evoluzione significativa rispetto ai modelli precedenti: qui la generazione non riguarda solo le immagini in movimento, ma anche il suono ambientale e la coerenza temporale tra i frame.
Ti sei mai chiesto se un modello può davvero comprendere la “dinamica” di un’azione? Veo 3 non si limita a interpolare immagini, ma apprende i pattern di movimento e le transizioni cinematiche. In ambito formativo o creativo è perfetto per realizzare brevi video promozionali, clip narrative o concept visivi da montare in post-produzione.
Per chi cerca alternative più accessibili, piattaforme come Runway o Pika Labs offrono oggi un buon equilibrio tra semplicità d’uso e resa visiva, senza richiedere GPU o conoscenze tecniche avanzate.
Lettura di documenti, OCR e digitalizzazione
Quando l’obiettivo è estrarre testo o dati da immagini e PDF, i grandi modelli linguistici non bastano. Serve un motore OCR specifico.
Ho fatto delle prove con diversi modelli tutte con scarsi risultati.
Oggi le soluzioni più affidabili sono Google Document AI e Azure Document Intelligence, entrambi capaci di riconoscere tabelle, colonne e moduli con elevata precisione.
In ambito open-source, PaddleOCR e Tesseract restano punti di riferimento stabili, mentre progetti più recenti come ZeroX sperimentano l’integrazione tra riconoscimento visivo e interpretazione semantica tramite LLM.
Hai mai provato a far leggere a un modello un documento scansionato complesso?
Il modo migliore è combinare: prima l’OCR per estrarre il testo, poi un LLM (Claude, GPT-4o, Llama) per la pulizia e l’interpretazione.
È la pipeline più solida per digitalizzare archivi e analizzare documenti in modo automatizzato.
Presentazioni e contenuti multimediali
Il lavoro sulle presentazioni è uno degli ambiti dove l’AI ha semplificato di più la vita a professionisti e docenti. Strumenti come SlideSpeak permettono di caricare un documento o un sito web e generare automaticamente una presentazione in PowerPoint, completa di slide, narrazione e voce sintetica.
Ragazzi SlideSpeak fa paura se dovete fare dei PowerPoint partendo da Word o Excel è il top.
I modelli linguistici di ultima generazione – Claude 3.5, GPT-4o o Gemini 1.5 Pro – sono ottimi per creare la struttura e lo storytelling, ma SlideSpeak aggiunge l’automazione visiva e l’impaginazione, eliminando il lavoro manuale.
Chi si occupa di formazione può così generare presentazioni in pochi minuti, modificabili e adattabili al tono desiderato, con risultati già ottimizzati per la comunicazione visiva.
Dati, fogli di calcolo e analisi numerica
La gestione dei dati tabellari richiede modelli con ottime capacità logico-matematiche. Dai benchmark risulta che OpenAI o1 e Claude 3.5 Sonnet sono tra i migliori in questo campo: riescono a comprendere formule, suggerire macro, validare calcoli e generare codice Python per analisi complesse.
In un contesto aziendale, puoi usare questi modelli per generare dashboard, riepiloghi automatici o script di automazione collegati a Excel o Google Sheets. Il vantaggio è evidente: riduci gli errori manuali e velocizzi le decisioni, mantenendo sempre la possibilità di controllare il codice prodotto.
Software, automazione e backend
Per la scrittura di codice, la costruzione di API o la generazione di backend da prompt, servono modelli addestrati su dataset di programmazione di alta qualità. Claude 3.5 e OpenAI o1 offrono prestazioni di livello enterprise nel coding, mentre Llama 3.1 405B si dimostra un’ottima soluzione open source per chi preferisce operare in ambienti locali o privati.
Un consiglio pratico? Non fidarti mai del primo output di codice generato. Anche i modelli migliori possono sbagliare dettagli logici o import di librerie. L’abbinamento ideale resta sempre modello + ambiente di esecuzione per validare e correggere automaticamente gli errori.
Editing immagini, fotoritocco e loghi
Per il ritocco o la manipolazione di immagini, i modelli diffusion con funzioni di inpainting e mask control restano imbattibili. Ti consentono di rimuovere oggetti, modificare lo sfondo o correggere imperfezioni mantenendo la coerenza luminosa e stilistica dell’immagine.
Stable Diffusion, nelle sue versioni più evolute, offre un livello di controllo che i modelli puramente testuali non possono eguagliare. Per loghi o grafiche vettoriali, invece, la strategia vincente è usare la generazione come fase di ideazione, esportare in formato raster e poi procedere con una vettorializzazione manuale o semi-automatica.
I modelli specializzati esclusivamente in loghi non hanno ancora raggiunto una maturità professionale, quindi meglio affiancare l’AI al tocco umano del designer.
Animazioni e motion design
La generazione di animazioni da AI è un campo in evoluzione. Ad oggi, non esiste un modello capace di sostituire un software di motion design, ma le soluzioni basate su Stable Diffusion e strumenti come EbSynth offrono risultati sorprendenti per animazioni brevi o effetti di morphing.
La chiave è l’approccio ibrido: l’AI genera le immagini chiave, poi strumenti di interpolazione gestiscono la fluidità del movimento. È un ottimo esempio di come l’intelligenza artificiale non sostituisca il creativo, ma lo potenzi nei passaggi più tecnici.
Cosa sta cambiando a fine 2025
Ogni modello di AI nasce con una vocazione diversa: alcuni per comprendere, altri per generare, altri ancora per analizzare. La vera competenza oggi non è scegliere “il migliore”, ma capire quale combinazione di modelli e strumenti serve per ottenere il risultato più coerente con l’obiettivo.
Chi produce contenuti visuali troverà in Imagen o Stable Diffusion i partner ideali; chi lavora su dati o automazione preferirà Claude 3.5 o OpenAI o1; chi sviluppa progetti video potrà finalmente sperimentare con Veo 3.
E tu, quale modello di AI useresti per trasformare la tua idea in qualcosa di concreto?
Domande frequenti sui modelli di intelligenza artificiale
Qual è il miglior modello di AI per creare immagini realistiche?
Per immagini fotorealistiche o illustrazioni complesse, Imagen di Google DeepMind rappresenta oggi uno dei modelli più avanzati in assoluto, grazie a un’architettura a diffusione multistadio che assicura un allineamento preciso tra testo e immagine.
Per chi preferisce soluzioni open source, Stable Diffusion resta lo standard di riferimento: è gratuito, personalizzabile e supportato da un vasto ecosistema di estensioni come ComfyUI e InvokeAI. La scelta tra i due dipende dal tipo di controllo che desideri: stabilità e qualità assoluta nel primo caso, flessibilità e autonomia nel secondo.
Quale intelligenza artificiale genera video di alta qualità?
Il modello Veo 3 di Google DeepMind è attualmente il più promettente nel campo del video generativo. Può creare scene dinamiche e coese con audio sincronizzato e controllo del movimento.
Per chi non ha accesso a Veo o desidera strumenti più immediati, Runway e Pika Labs sono ottime alternative per la produzione di clip brevi, video promozionali o contenuti social. In ambito didattico, questi strumenti consentono di dimostrare concretamente il funzionamento delle reti di generazione temporale.
Quale modello di AI usare per creare presentazioni o slide professionali?
Per trasformare documenti o siti web in presentazioni complete, SlideSpeak è una soluzione già pronta: genera automaticamente le slide, la voce narrante e le transizioni.
Se invece vuoi costruire la presentazione da zero, modelli linguistici come Claude 3.5, GPT-4o o Gemini 1.5 Pro offrono un eccellente equilibrio tra coerenza narrativa e creatività testuale.
Un buon flusso di lavoro prevede la scrittura del contenuto con un LLM e la formattazione automatica tramite SlideSpeak, così da ottenere una presentazione pronta per la revisione.
Qual è il modello più adatto per la programmazione e l’automazione?
Nei test più recenti, OpenAI o1 e Claude 3.5 Sonnet sono risultati i modelli più forti nel coding, grazie alla loro precisione nel ragionamento logico e nella generazione di codice corretto.
Entrambi gestiscono bene linguaggi come Python, JavaScript e SQL, e sono in grado di spiegare errori, ottimizzare funzioni o creare macro per Excel.
Per chi preferisce un ambiente open source, Llama 3.1 405B rappresenta una valida alternativa, soprattutto in contesti aziendali dove è importante mantenere il controllo sui dati.
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