AI Generativa di Testo: Utilizza modelli avanzati, come i Large Language Models (LLM), per generare risposte in tempo reale. Questi modelli analizzano ampi dataset per comprendere il contesto e produrre risposte originali e diversificate. Di conseguenza, anche per lo stesso input, l'AI generativa può fornire risposte differenti in momenti diversi, riflettendo una maggiore flessibilità e creatività
BOT Tradizionali: Si basano su script predefiniti e regole statiche. Questo significa che per uno stesso input, il BOT restituirà sempre la stessa risposta, limitando l'interazione a risposte ripetitive e meno adattative
AI Generativa di Testo: Non necessita di input specifici o rigidamente strutturati. Grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale, l'AI può interpretare una vasta gamma di input, anche complessi o ambigui, fornendo risposte pertinenti senza richiedere istruzioni precise
BOT Tradizionali: Richiedono input specifici e ben definiti per funzionare correttamente. Eventuali deviazioni o variazioni negli input possono portare a risposte inadeguate o incomprensibili
AI Generativa di Testo: Si avvicina al concetto di "pensiero" grazie agli algoritmi complessi che emulano processi cognitivi. Attraverso l'apprendimento automatico e l'analisi di grandi quantità di dati, l'AI può apprendere, adattarsi e migliorare le proprie risposte nel tempo, simile a come farebbe un essere pensante
BOT Tradizionali: Operano seguendo schemi pre-impostati senza capacità di apprendimento autonomo. Non possono evolvere o migliorare le proprie risposte senza un intervento umano diretto per aggiornare gli script
AI Generativa di Testo: Grazie alla sua capacità di generare contenuti fluidi e naturali, l'interazione con l'AI risulta più coinvolgente e simile a una conversazione umana autentica. Questo favorisce un'esperienza utente più soddisfacente e personalizzata
BOT Tradizionali: L'interazione tende a essere meccanica e meno coinvolgente, poiché le risposte sono limitate a quelle predefinite e mancano di profondità e personalizzazione
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