La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale disponibili sul mercato nasce da un pre-addestramento effettuato su enormi quantità di dati generici. Questi modelli pre-addestrati – detti anche foundation model – possiedono conoscenze e capacità linguistiche molto ampie ma di natura generica. Il fine-tuning è il processo che consente alle aziende di prendere uno di questi modelli generici e affinarlo sui propri dati specifici e obiettivi aziendali.
approfondimento
Fine-tuning: come personalizzare i modelli AI per il business
La tecnica permette a un’azienda di adattare un modello di AI pre-addestrato alle proprie esigenze specifiche, ottenendo risposte più pertinenti ed efficaci. Ecco quando conviene rispetto ad approcci alternativi come la RAG, come preparare dati di qualità e quali tecniche adottare per l’affinamento. Inoltre, esempi pratici e criteri per misurare le prestazioni del modello personalizzato
Pubblicato il 15 gen 2026
Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
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Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
Fabio Lalli è consulente in innovazione e AI, con oltre venticinque anni di esperienza nello sviluppo di prodotti digitali e nella trasformazione delle organizzazioni.
Ha fondato diverse realtà nel corso della sua carriera e completato un exit imprenditoriale nel settore digitale. Oggi guida Iconico, società specializzata nel supporto a startup e imprese nei processi di crescita, validazione di prodotto e go-to-market, e ZeroFive.ai, studio di consulenza strategica focalizzato sull’adozione dell’AI e sulla progettazione di architetture e modelli operativi aumentati dall’intelligenza artificiale.
Collabora con aziende di diversi settori su temi di AI transformation, modelli organizzativi, framework decisionali e misurazione dell’impatto economico delle tecnologie emergenti.
