ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o Mistral: come scegliere l’IA giusta per la tua azienda

«Qual è l’IA migliore?» È spesso la prima domanda quando un’azienda mi contatta. Uso ogni giorno i principali modelli sul mercato, senza legarmi a un fornitore, e la mia risposta è sempre la stessa: dipende da cosa devi fare, con quali dati e con quali persone. In questa guida trovi i criteri che uso per scegliere, senza classifiche.

Perché non esiste l’IA migliore in assoluto

I modelli cambiano di continuo: nuove versioni escono a pochi mesi di distanza e le classifiche misurano compiti standard, non i tuoi processi. Lo stesso modello rende in modo molto diverso a seconda di come è integrato, di quali documenti riceve e di come è scritta la richiesta.

Cambiano perfino i nomi. Negli ultimi mesi Microsoft ha rinominato Microsoft 365 Copilot in Microsoft Copilot, Mistral AI ha trasformato Le Chat in Vibe e la documentazione di Google Workspace indica ormai NotebookLM come Gemini Notebook. Scegliere in base al nome del momento serve a poco: servono criteri stabili.

I principali strumenti in breve

Non è una graduatoria: le descrizioni indicano dove ciascuno strumento si inserisce più spesso nei percorsi che seguo, e quasi tutti coprono bene le attività di base.

Criterio 1: le attività da svolgere

Si parte dalle attività, non dagli strumenti. Scrivere email e relazioni, riassumere documenti lunghi, analizzare dati in Excel, preparare verbali, fare ricerche con fonti verificabili, rispondere a domande sui manuali aziendali, scrivere codice: sono compiti diversi, e per ciascuno uno strumento può essere più comodo di un altro.

Il metodo più affidabile è una prova sul campo: scegli tre-cinque attività reali, prepara documenti anonimizzati e confronta due o tre strumenti su qualità del risultato, tempo risparmiato ed errori da correggere.

Criterio 2: l’integrazione con Microsoft 365 o Google Workspace

Se l’azienda lavora in Microsoft 365, Microsoft Copilot opera dentro Word, Excel, Outlook e Teams e, tramite Microsoft Graph, usa email, documenti e chat a cui l’utente ha accesso. Per questo, prima di attivarlo conviene rivedere i permessi di condivisione: Copilot può far emergere qualunque contenuto che l’utente ha il permesso di vedere, compresi i file condivisi in modo troppo ampio.

Con Google Workspace il ragionamento è simile per Gemini, che lavora in Gmail, Documenti, Drive e Meet sui contenuti a cui l’utente ha accesso. ChatGPT, Claude e Mistral Vibe si collegano invece agli altri programmi tramite connettori, che nei piani aziendali l’amministratore può abilitare o limitare.

Criterio 3: protezione dei dati e contratti

Per lavorare con dati aziendali servono piani business, con contratto, accordo sul trattamento dei dati (DPA) e console di amministrazione.

Secondo la documentazione dei fornitori, OpenAI non usa per l’addestramento i dati di ChatGPT Business, Enterprise e dell’API, e Anthropic quelli dei servizi commerciali come Claude for Work, salvo diversa scelta del cliente. Google indica che i contenuti di Gemini in Workspace non addestrano modelli fuori dal dominio senza autorizzazione; Microsoft, che prompt e risposte di Copilot non addestrano i modelli di base; Mistral AI esclude per impostazione predefinita i clienti Enterprise.

Sono impegni da verificare nel contratto e nelle impostazioni, perché i dettagli contano: in Microsoft Copilot, per esempio, i modelli di Anthropic disponibili al suo interno sono al momento esclusi dall’EU Data Boundary. Quali dati inserire e quali no è spiegato nella guida su ChatGPT, GDPR e dati aziendali.

Criterio 4: dove risiedono i dati e modelli installabili in azienda

Se la residenza dei dati in Europa è un requisito, le opzioni esistono: OpenAI la offre ai clienti API idonei e ai nuovi spazi di lavoro ChatGPT Enterprise ed Edu; per i clienti dell’UE Microsoft Copilot rientra nell’EU Data Boundary; Google prevede le data regions per Gemini in Workspace Enterprise Plus e con i componenti aggiuntivi Assured Controls; Mistral AI ospita i dati nell’UE per impostazione predefinita.

Per i dati più riservati c’è un’altra strada. Un modello open-weight è un modello di cui il produttore rende scaricabili i pesi: l’azienda può installarlo sui propri server (on-premise) o su un cloud privato, e i dati non escono dalla sua infrastruttura. Mistral rilascia diversi modelli con licenza Apache 2.0; Llama di Meta e Qwen di Alibaba sono altre famiglie diffuse, con licenze da leggere caso per caso. In cambio servono hardware adeguato, manutenzione, aggiornamenti di sicurezza e competenze tecniche.

Nei progetti di intelligenza artificiale su misura, come gli assistenti che rispondono a partire dai manuali aziendali, valuto questa opzione insieme all’IT quando la riservatezza lo richiede.

Criterio 5: costi e competenze

I costi hanno tre forme: licenze per utente con canone mensile, consumo a volume per l’uso tramite API e, per i modelli installati in azienda, infrastruttura e gestione. Vanno messi a budget anche tempo di adozione, formazione e governance. I listini cambiano spesso: conviene partire con un gruppo pilota e misurare i risultati prima di estendere le licenze a tutti.

Poi ci sono le competenze. La differenza la fanno persone capaci di formulare richieste chiare, verificare i risultati e rispettare le regole sui dati; senza formazione, anche la licenza più completa rischia di restare poco usata. Non a caso l'AI Act chiede alle aziende di sostenere l’alfabetizzazione di chi usa l’IA.

Perché conviene un approccio multi-modello

Usare più modelli non significa lasciare ciascuno libero di scegliere. Significa assegnare a ogni attività lo strumento più adatto, dentro un elenco breve di strumenti autorizzati. I vantaggi sono concreti: meno dipendenza da un solo fornitore, continuità se un servizio cambia condizioni o prezzi, possibilità di confrontare le risposte di due modelli sulle decisioni importanti.

Una combinazione possibile: l’assistente integrato nella suite d’ufficio per il lavoro quotidiano, un assistente generalista per analisi e scrittura complesse, uno strumento di ricerca con fonti e, dove serve, un modello installato in azienda per i dati più delicati.

Come scelgo gli strumenti in un piano di formazione

Quando un’azienda mi contatta, la scelta degli strumenti fa parte del piano formativo. In una video call conoscitiva mi racconti attività, strumenti già in uso e vincoli su dati e sicurezza; poi proviamo gli strumenti candidati su casi reali e anonimizzati e, con IT e DPO, verifichiamo contratti e impostazioni. La formazione, per esempio con il corso I.A. in Ufficio in 4 incontri, si fa sugli strumenti scelti, con i documenti e i casi dell’azienda.

Checklist: scegliere l’IA giusta per la tua azienda

1. Elenca tre-cinque attività in cui l’IA può far risparmiare tempo o ridurre errori.
2. Verifica quale suite usa l’azienda (Microsoft 365 o Google Workspace) e quali licenze sono già attive.
3. Classifica i dati coinvolti: pubblici, interni, personali, riservati.
4. Seleziona due o tre strumenti candidati e provali su casi reali anonimizzati.
5. Con IT e DPO verifica contratto, DPA, impostazioni sull’addestramento e residenza dei dati.
6. Per i dati più riservati valuta la residenza in Europa o un modello open-weight in azienda.
7. Definisci l’elenco degli strumenti autorizzati e le regole d’uso.
8. Forma le persone sugli strumenti scelti e rivedi le scelte ogni sei-dodici mesi.

Questa guida ha finalità informative e formative e non costituisce consulenza legale. Le informazioni sono aggiornate alla data indicata: per valutazioni specifiche rivolgiti al DPO o al consulente legale della tua organizzazione.