Meta AI è una divisione di Meta, il gruppo guidato da Mark Zuckerberg che racchiude, tra le applicazioni più popolari, Facebook, Instagram e WhatsApp.
È anche, per omonimia, un assistente virtuale progettato per potenziare l’esperienza d’uso della messaggistica nell’ecosistema delle app di Meta ma, parallelamente, è un valido alleato per il business.
In tempi recenti Meta AI ha sollevato una coltre polemica poiché Meta ha deciso di usare i dati degli utenti europei per istruire la propria AI.
Vediamo come funziona, cosa è in grado di fare e come evitare che i nostri dati diventino pane per i denti di Meta.
Indice degli argomenti:
Meta AI: cos’è e come funziona
Meta AI è un assistente virtuale AI che fa leva sul modello Llama 4, a oggi tra i più performanti ed efficienti per multimodalità e per il riconoscimento fluido del linguaggio naturale ed è pensato per essere usato sia in ambito consumer sia in quello business.
Per quanto riguarda l’uso domestico, Meta AI consente di collegare account Facebook e Instagram e, non di meno, è integrato in WhatsApp. In quanto assistente virtuale, è progettato per fornire risposte, suggerimenti, per creare immagini e per tradurre testo.
Meta AI, come detto, è in grado di generare immagini e comprendere contenuti visivi, grazie all’integrazione con dispositivi quali gli occhiali Ray-Ban Meta che sfruttano la computer vision per esaminare l’ambiente circostante.
Per capire meglio come funziona Meta AI è utile un’incursione in Llama 4, il motore e l’anima dell’Intelligenza artificiale di Meta.
Cosa è e cosa fa Llama 4 h3
In breve, Llama 4 è la più recente generazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) uscita dai laboratori di Meta. Il rilascio risale al mese di aprile 2025 e incarna un più che sensibile passo in avanti rispetto ai modelli precedenti.
È un modello multimodale, consente quindi di generare testo, immagini, video e audio. Esiste in tre varianti, ognuna con caratteristiche distintive:
- Llama 4 Scout punta sull’ottimizzazione di efficienza e velocità
- Llama 4 Maverick offre funzionalità multimodali avanzate
- Llama 4 Behemoth, ancora in fase di addestramento, è il modello di punta della nuova generazione di AI di Meta e promette prestazioni superiori a quelle di Gpt-4.5 di OpenAI, Gemini 2.0 Pro di Google e di altri ancora.
Entrando brevemente nei tecnicismi, Llama 4 Behemoth sta creando una certa attesa, in virtù dei suoi 288 miliardi di parametri attivi su un totale di circa duemila miliardi di parametri e, soprattutto, perché vestirà i panni dell’istruttore deputato ad addestrare i futuri modelli Llama. L’architettura Mixture of Experts (MoE) consente di attivare soltanto una parte dei parametri durante l’elaborazione, con effetti positivi sull’efficienza.
Llama 4 – e quindi Meta AI – si distingue per due peculiarità che ne fanno un modello rilevante, ossia la sua natura Open source (in realtà Open weight) e la sua efficienza.
Rendendo pubblici i pesi del modello, Meta consente agli sviluppatori di adattarlo a qualsiasi esigenza e la minore necessità di potenza di calcolo ha un impatto sulla riduzione dei costi operativi e, in parte almeno, sull’efficienza.
Le principali funzionalità di Meta AI
Dopo la breve disgressione su Llama 4, parte delle funzionalità di Meta AI appaiono più evidenti. Le riprendiamo una per una organizzandole in due gruppi e fornendo qualche dettaglio in più.
- Risposte contestuali: Meta AI è in grado di dare risposte a domande articolate, di supportare la stesura di testi complessi, di riassumere documenti, di tradurre testo e di svolgere tutti quei compiti che vengono demandati anche ai modelli concorrenti. A differenza di questi ultimi, è integrato nativamente nelle app di Meta e, a titolo di esempio, è evidente che la traduzione in tempo reale facilita l’interazione immediata tra persone che parlano lingue diverse
- Generazione di immagini: le funzioni text-to-image non sono un’esclusiva di Meta AI, ma potervi fare ricorso direttamente all’interno delle applicazioni dell’ecosistema di Meta è un atout
- Feed discover: le interazioni con Meta AI possono essere condivise pubblicamente in un feed al cui interno sono accessibili i contenuti generati da altri utenti. Meta AI palesa così una predisposizione a rendere più profonda l’esperienza sociale
- Privacy: Meta mette a disposizione interazioni private e criptate affinché le conversazioni non vengano salvate o usate per addestrare l’AI, ma questo è un tema che svilupperemo più avanti.
Ci sono altre funzionalità che fanno di Meta AI un valido alleato tanto per i singoli quanto per le aziende:
- Pianificazione: Meta AI si presta all’organizzazione di eventi e riunioni, individua orari per fissare appuntamenti all’interno di agende, suggerisce itinerari, luoghi da visitare o nei quali soggiornare. Di fatto veste i panni dell’assistente personale.
- Visione artificiale: se usato con gli occhiali Ray-Ban di Meta, l’assistente AI è in grado di identificare oggetti, tradurre testi in tempo reale, fornire indicazioni e descrivere interi ambienti. I vantaggi appannaggio dell’inclusione sociale spiccano tra le tante altre applicazioni possibili.
Parte di queste funzionalità è comune ai più noti e recenti modelli AI (tra i quali – per antonomasia – ChatGPT) ma, come detto, sono la natura Open source che ne facilita la personalizzazione e il minore carico computazionale a rappresentare le pietre miliari di Meta AI a vantaggio delle aziende.
Usare Meta AI nelle aziende: opportunità e sfide
Sul piano generale, l’uso di Meta AI nelle aziende porta con sé dei vantaggi e delle criticità che possono essere riassunte in tre macrocategorie. Sul piano dei processi aziendali la questione si fa molto più articolata.
Per quanto riguarda le opportunità viste nel senso più ampio sono da annoverare:
- L’automazione dei processi aziendali: Meta AI si integra con le attività ripetitive migliorando l’efficienza e diminuendo i costi. L’ottimizzazione di processi basici è realmente democratica, perché attuabile in qualsiasi realtà aziendale. Il classico esempio è quello di una chatbot che gestisce le richieste degli utenti e che inoltra i messaggi per escalation all’operatore umano competente se non riesce a soddisfarle.
- La personalizzazione: attraverso l’analisi dei dati aziendali, Meta AI consente esperienze personalizzate sia ai dipendenti e ai collaboratori di un’organizzazione, sia ai clienti. Per quanto riguarda questi ultimi, a giovarne è soprattutto la fidelizzazione mediante campagne di marketing e anche grazie a promozioni mirate.
- L’ innovazione: Meta AI (ovvero Llama 4 e più in generale i modelli Open source) consente alle aziende di creare soluzioni AI su misura e di integrare automatismi in software, sistemi e piattaforme, accelerando l’innovazione e rimanendo competitive grazie anche a decisioni strategiche più pertinenti.
Inquadrando con il grandangolare le sfide principali, ne emergono due molto ampie e una che va citata per essere almeno in parte smentita.
- La digitalizzazione e la cultura del dato: quando si parla di AI è necessario enfatizzare il loro rapporto con i dati. La qualità delle soluzioni dipende dalla qualità dei dati. Le organizzazioni devono raccogliere e gestire i dati in modo ragionato e accurato e questa può essere una rivoluzione per quelle imprese al cui interno non vige una cultura digitale matura.
- Le questioni etiche e legali: l’uso di dati aziendali (e personali) per addestrare i modelli solleva temi di ordine etico e legale. Non si parla soltanto di ottemperare alle norme disposte dal GDPR, ma di non minare l’autonomia e le potenzialità tipiche dell’uso delle AI. Approfondiremo più avanti questo argomento.
- L’occupazione: il rapporto tra tecnologie e occupazione è attuale da almeno 2 secoli (il movimento luddista ne è testimone). Al momento attuale non ci sono dati a suffragare l’ipotizzata moria di posti di lavoro che le AI possono comportare. Al contrario, nel 2022 la Banca d’Italia ha dedicato un rapporto alle Pmi locali, stabilendo che le AI hanno ridotto il lavoro manuale aumentando la domanda di personale qualificato. Parallelamente (siamo nel 2023) il World Economic Forum ha misurato un saldo positivo di 69 milioni di nuovi posti di lavoro grazie l’impatto delle AI e delle automazioni in genere.
Nel vano tentativo di circoscrivere il vasto argomento dell’impatto delle AI sul mondo delle professioni, è utile ribadire che le AI in quanto tali non sono nemiche dell’occupazione, richiedono però investimenti in formazione e, laddove necessario, in riqualificazione.
La palla, come del resto è sempre stato, è in mano alle aziende chiamate a comprendere in che modo le AI possono potenziare i ruoli aziendali riducendo la sostituzione dell’uomo e integrando nei rispettivi organici nuove figure professionali.
Integrazione di Meta AI nei processi aziendali
Come scritto sopra, le imprese che adottano Meta AI ottengono benefici soprattutto in termini di efficienza e di diminuzione dei costi, di miglioramento dell’esperienza dei clienti e di innovazione.
L’integrazione nei processi aziendali è un tema vasto e peculiare per sua propria natura.
Gli usi più promettenti di Meta AI sposano le attività di servizio clienti, tipicamente con chatbot in grado di assisterli tanto nella fase di prevendita quanto in quella post-vendita.
La multimodalità di Meta AI si presta anche alle campagne pubblicitarie mirate ma, scendendo in profondità e prendendo in considerazione le capacità di analisi dei dati, si ottengono numerose declinazioni.
Tra queste spiccano la gestione documentale e quindi la classificazione e l’analisi dei documenti aziendali con beneficio per il funzionamento di tutte le unità dell’organizzazione: maggiore scambio di informazioni, accessibilità e allineamento dei flussi e dei dati (l’esempio tipico è quello di un’unità commerciale che dispone in tempo reale della situazione amministrativo-contabile di ogni singolo cliente).
L’analisi dei dati torna utile anche nell’integrazione di Meta AI con i software e le piattaforme in uso a un’organizzazione: collegandola a database e sistemi si ottiene una più performante gestione delle operazioni, resa possibile anche dalle API e dalle attività di fine-tuning, come spiegato in questo articolo.
Le attività di fine-tuning sono utili per l’addestramento del modello affinché apprenda dai dati dell’azienda e, in ultima analisi, consentono ampie sperimentazioni in qualsiasi direzione e in qualsiasi comparto aziendale, includendo anche le risorse Cloud.
Come opporsi all’uso dei dati personali su Meta AI
A partire dalla fine del mese di maggio 2025 Meta userà i dati degli utenti europei per addestrare Meta AI e i modelli Llama. Una decisione che ha suscitato la reazione del Garante per la privacy e che ha sollevato dubbi e polemiche.
Occorre quindi ritornare alle questioni etiche e legali considerate di sponda sopra ed esaminarle più da vicino.
Dal punto di vista aziendale rimane però viva la necessità che i dati vengano usati in modo trasparente e secondo le norme del GDPR.
Gli utenti di almeno uno qualsiasi dei prodotti della galassia di Meta (Facebook, Threads, Instagram) possono opporsi facendo sì che il gruppo escluda i rispettivi dati da quelli raccolti per l’addestramento di Meta AI.
C’è una procedura prudenziale che può essere richiesta anche da chi non usa prodotti Meta.
La procedura per opporsi
Per addestrare la propria AI, Meta userà i dati degli utenti europei maggiorenni e questo vuole dire tutti i contenuti pubblici condivisi: post, commenti, video, foto, audio e ogni tipo di informazione fornita durante l’uso di uno dei servizi AI messi a disposizione dalla stessa Meta (tra questi rientra anche l’uso di Meta AI su WhatsApp).
Restano esclusi i dati delle conversazioni private e quelli dei minorenni.
A fine aprile, il Garante per la privacy ha ribadito che ognuno può opporsi a tale pratica e può farlo anche sollecitando in questo senso chi sviluppa altri sistemi AI (come Google e OpenAI).
Per opporsi, ovvero per fare in modo che non vengano raccolti e usati i dati di una persona, questa deve compilare degli appositi formulari, segnatamente: quello per gli utenti Facebook e quello per gli utenti Instagram.
Qui invece il modulo per chi non usa i servizi Meta. È importante compilarli con una certa urgenza, perché l’esclusione dei dati avverrà solo dal momento in cui i moduli vengono inviati. Compilandoli e inviandoli prima della fine di maggio, si potranno escludere tutti i propri dati dall’addestramento di Meta AI.
Privacy e intelligenza artificiale
La privacy è sempre fondamentale, e questo vale anche per le AI. Il modo in cui le organizzazioni raccolgono, trattano e usano i dati – oltre ad avere un impatto sulla privacy – può averne anche sulla trasparenza dei sistemi.
Tutto ciò che ruota attorno alla privacy è tema che tocca sponde tecnologiche, giuridiche ma ancora prima etiche.
Trovare risposte certe a domande complesse può non bastare. Infatti, sapere chi controlla i dati, come vengono usati e quali sono i reali modi per proteggerli sono quesiti fondamentali ancorché insufficienti per sedare le preoccupazioni.
Le AI hanno bisogno di dati per apprendere, migliorare e fornire servizi di crescente qualità, numero ed efficacia, ma ciò non deve avvenire a qualsiasi prezzo, perché i rischi sono potenzialmente maggiori dei benefici.
I rischi cogenti sono di diverso ordine, a cominciare dalle data breach che coincidono con la perdita di controllo dei dati da parte degli utenti e con un loro possibile uso indiscriminato.
Va considerata temibile anche l’eccesso di profilazione per potenziare le attività pubblicitarie degli inserzionisti.
A latere dell’uso improprio dei dati corrono diverse declinazioni, tra dati densi di pregiudizi e imprecisioni che vengono ereditati dai modelli AI, l’uso di immagini per la creazione di deepfake e persino i furti di identità.
In cima alla piramide, le lesioni della privacy possono foraggiare la sorveglianza di massa, insieme di tecniche attualmente in uso nei regimi meno democratici (la mente vola al social scoring cinese ma ci sono anche altre forme di sorveglianza).
La dicotomia è presto servita: la privacy protegge i dati che servono alle AI per esistere. Trovare l’equilibrio tra compliance e sviluppo non è compito facile e, soprattutto, è una missione da compiere in modo perpetuo, esercitando controlli e rivedendo ciclicamente le norme in essere.
Se, con il GDPR vengono riconosciute la necessità del consenso dell’utente per il trattamento dei dati e la trasparenza nell’uso degli algoritmi, l’AI Act classifica i sistemi AI sul principio del rischio. Regolamenti di indubbia utilità che devono fare il paio con metodologie del trattamento dei dati che possono conciliare le esigenze della privacy e delle AI:
- Differential privacy: protegge la fase d’analisi dei dati aggiungendo rumore statistico, come abbiamo spiegato qui
- Federated learning: l’addestramento dei modelli AI avviene direttamente sui dispositivi nei quali i dati risiedono senza fare ricorso a server esterni
- Synthetic Data Generation: le AI vengono addestrate con dati fittizi e realistici. Questo permette di non esporre i dati reali.
- Homomorphic Encryption: consente l’elaborazione di dati criptati.
Risolvere i dubbi che ammantano il rapporto tra AI e dati è importante anche a vantaggio della fiducia nutrita dall’opinione pubblica nei confronti delle AI stesse.
Impatti di Meta AI sull’industria e il commercio
È un altro tema smisurato e difficile da circoscrivere. Partiamo da quanto ha dichiarato alla CNCB Chief financial officer di Meta, Susan Li (e raccolto da Forbes alla fine dello scorso mese di marzo): l’ecosistema di applicazioni e servizi forniti da Meta ha circa 3,35 miliardi di utenti attivi al giorno ossia, in modo approssimativo, il 40% della popolazione mondiale.
Il fatto che industria e commercio vogliano sfruttare Meta AI assume un senso che va al di là della mera efficienza dei flussi aziendali e si spinge fino al cuore delle logiche commerciali.
Lo dimostra un altro dato reso noto dal Times a maggio del 2025: l’uso di Meta AI ha migliorato l’efficacia della pubblicità sulle piattaforme del gruppo con un aumento del 5% delle impressioni sugli annunci e una diminuzione del costo medio del 10% per ognuno di questi. Tutto ciò ha dato una spinta anche a Meta che, nella prima trimestrale dell’anno in corso, ha brindato a una crescita dei ricavi del 16%, versando da bere anche nel bicchiere di Meta AI che ha partecipato attivamente.
Tutto ciò va ovviamente a vantaggio delle imprese che, grazie a pubblicità sempre più efficaci, aumentano le rispettive cifre d’affari.
Un dato tutto italiano: le AI (non solo quella di Meta) stanno dando manforte alla produttività delle aziende con una spinta calcolata in 115 miliardi di euro. I vantaggi per la produttività abbracciano qualsiasi realtà aziendale, anche le meno grandi, tant’è che Meta mette a disposizione strumenti avanzati per democratizzare l’uso della propria AI.
Vantaggi competitivi e rischi
I vantaggi competitivi sono quelli che abbiamo già citato: automazione dei compiti ripetitivi, supporto ai flussi e ai processi aziendali e decisioni strategiche più informate.
C’è poi la filiera del marketing (che va dallo studio di nuovi prodotti e servizi fino alla loro pubblicizzazione) che gode dei risultati delle analisi dei dati raccolti dalle imprese, diventando sempre più allineato alle esigenze del mercato di riferimento.
La natura Open source dei modelli Llama stimola e favorisce l’innovazione che passa anche attraverso investimenti e formazione, avviando così un circolo virtuoso appannaggio di tutta l’economia.
Anche l’elenco dei rischi non può essere completo perché lunghissimo. Al netto delle possibili crepe nella privacy, ne vanno annoverati altri a tratti meno evidenti ma non per questo meno deleteri.
La carenza di competenze può frenare l’adozione delle AI e quindi limitare l’espressione del loro potenziale. Il dibattito è anche in questo caso a suo modo antico e sempiterno: c’è un fronte popolato di voci convinte che tocchi alla scuola formare i lavoratori di domani e, sul lato opposto, c’è un altro fronte formato da chi pensa che siano le imprese a dovere forgiare i propri dipendenti e collaboratori.
Il vero rischio corre lungo questo dibattito e prende forma nelle (troppe) divergenze nell’assegnare le priorità ai rischi intrinseci delle AI: un conto è conoscere le logiche e i potenziali delle AI anche per riconoscere una notizia artefatta da una vera e quindi essere cittadini più consapevoli (e questo è compito della scuola e delle famiglie), sapere usare le AI, saperle gestire ed essere in grado di sviluppare servizi e applicazioni è compito delle scuole di ordine superiore e delle imprese che non possono pretendere di avere dipendenti già completamente formati, basti pensare che le tecnologie considerate avveniristiche e innovative pochi anni fa sono quasi del tutto scomparse dai radar oggi.
È indubbiamente vero che una preparazione scolastica adeguata permette alle aziende di formare i rispettivi dipendenti in modo più spedito ed efficace. Questo rischio (o limite) è sottovalutato ma importante: occorre avere le idee chiare e trovare intese per realizzare obiettivi imponenti.
Non di meno, i modelli AI sollevano problemi di bias e discriminazione oltre a potenziali infrazioni delle norme sul diritto d’autore. Le conseguenze di dati perfettibili si riverberano sui risultati restituiti dalle AI e quindi sullo scopo a cui suono adibite, l’infrazione del copyright può esporre un’organizzazione a controversie legali.
Tutte queste criticità cadono sulle spalle delle imprese, chiamate a pagare uno scotto in termini economici ma anche reputazionali.
Infine, tra i rischi più subdoli, c’è la possibile dipendenza da infrastrutture terze: nel caso specifico, ricorrere esclusivamente a Meta AI induce un’azienda a dipendere dalle infrastrutture e dai prodotti del gruppo diretto da Mark Zuckerberg.
L’elenco dei vantaggi e dei rischi è molto più lungo: qui abbiamo esposto gli atout più ricorrenti e qualcuna delle criticità meno evidenti.
Casi di studio: aziende che utilizzano Meta AI
Citiamo cinque casi che mostrano il potenziale di Meta AI e Llama (e, più in generale, delle AI) impiegata in aziende con obiettivi diversi.
La banca Goldman Sachs usa Llama per la revisione di documenti, per lo sviluppo di software e per il servizio clienti. Per rimanere in ambito finanziario, va citato il caso di Nomura Holdings che usa Llama per il controllo dei bias nelle sintesi di testi, oltre a impiegarla per favorire l’interazione tra i dipendenti del gruppo.
DoorDash, impresa americana che si occupa della consegna di cibo, usa diversi modelli AI con finalità differenti. Llama viene impiegato per creare grafi di conoscenza dei prodotti e per l’etichettatura di quelli biologici.
La società di consulenze Accenture, oltre a usare Llama per i propri flussi aziendali, coadiuva i propri clienti nell’adozione di modelli AI all’interno delle rispettive organizzazioni.
Infine, va enfatizzato il rapporto tra Meta e Luxottica che ha dato vita agli occhiali intelligenti Ray-Ban Meta, grazie ai quali chi li indossa può accedere a informazioni in tempo reale, oltre a godere di tutti i vantaggi della multimodalità del modello Llama.
Questi cinque esempi danno misura del potenziale in termini di efficienza operativa, di personalizzazione e di innovazione di cui Meta AI è foriera.
Il futuro di Meta AI e la regolamentazione europea
Per approfondire questo argomento inforchiamo in senso metaforico gli occhiali Ray-Ban Meta perché propedeutici. Nel 2024 due studenti americani hanno indossato questi accessori per dimostrare – a scopo didattico – quanto fosse facile ottenere informazioni sull’ambiente circostante, persone incluse.
È successo negli Stati Uniti e quindi fuori dalla giurisdizione del GDPR ma nel frattempo, ad aggravare la situazione, è intervenuta la decisione di Meta che, aggiornando la propria politica sulla privacy il 29 aprile 2025, ha rimosso la possibilità di disabilitare la memorizzazione delle registrazioni vocali nel cloud. Una piccola precisazione: chi indossa gli occhiali intelligenti deve disattivare del tutto l’assistente vocale oppure cancellare manualmente le registrazioni nel cloud. Ciò significa, in termini spicci, che dando il proprio consenso, chi possiede questi occhiali, autorizza Meta a registrare ogni parola che dice.
La domanda è quindi: ci sono ancora gli estremi per applicare le norme del GDPR secondo cui il consenso degli utenti deve essere informato, libero e revocabile? La risposta si apre a diverse considerazioni che qui non approfondiamo, fermo restando che laddove, per preservare la privacy, sia necessario disattivare in toto l’assistente vocale di uno strumento sviluppato anche attorno ai vantaggi che questo offre, appare claudicante dal punto di vista logico.
Questo tipo di attriti tra regolamenti e innovazione non si risolvono facilmente: per i regolatori occorrono norme, per gli innovatori (così come ha sostenuto lo stesso Zuckerberg in più occasioni) l’eccesso di normative blocca lo sviluppo.
Parallelamente, l’AI Act offre alle imprese il tempo per adeguarsi alle norme che contiene, dimostrando che privacy e conformità in senso ampio rimangono baluardi su cui l’Europa non vuole cedere.
Il futuro di Meta AI nel Vecchio continente dipenderà dalla volontà del colosso americano di volersi adattare alle normative sulle quali, almeno fino a oggi, Bruxelles non è disposta a concedere sconti né a fare eccezioni.
