> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://library.zoom.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://library.zoom.com/technical-library/it/ai/ai-whitepaper/introduction-ai-at-zoom.md). # Introduzione: l'IA in Zoom L’Intelligenza Artificiale si sta evolvendo rapidamente e sta diventando una parte integrante della vita quotidiana, alimentando tutto, dai modelli linguistici grandi e piccoli alle funzioni algoritmiche specializzate. Mentre l’IA generativa consente un’interazione fluida tra esseri umani e macchine per la creazione di contenuti, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale, l’IA esiste anche in applicazioni più specializzate. Gli strumenti di automazione semplificano i flussi di lavoro, mentre servizi come la sottotitolazione e la traduzione abbattono le barriere comunicative, rendendo la collaborazione più efficiente e accessibile. Man mano che l’IA continua a progredire, le sue applicazioni stanno trasformando i Settori migliorando efficienza, precisione e innovazione, rimodellando profondamente il modo in cui le aziende operano. Dato il Ruolo in espansione dell’IA nel moderno ambiente di lavoro, questo documento spiega come l’IA viene utilizzata nella piattaforma Zoom. Descrive la base AI condivisa di Zoom, le funzionalità AI specifiche per prodotto integrate nei diversi prodotti Zoom e ZoomMate come l’area di lavoro AI più ampia che aiuta gli utenti a passare dalla conversazione al completamento. Insieme, queste sezioni hanno lo scopo di aiutare i lettori a comprendere come Zoom utilizza l’IA nella comunicazione, nella collaborazione, nella produttività e nell’attuazione. ## **Zoom AI** Zoom AI è lo strato condiviso di intelligenza artificiale che alimenta le esperienze abilitate dall'IA su tutta la piattaforma Zoom. Include l'insieme più ampio di tecnologie IA, modelli e sistemi di supporto che Zoom utilizza per offrire Funzionalità intelligenti in tutti i suoi prodotti. In termini pratici, Zoom AI è la base che consente a Zoom di fornire esperienze assistite dall'IA in ambiti come comunicazione, collaborazione, produttività e follow-through, anziché limitare l'IA a una singola Funzionalità autonoma o applicazione. Questo livello di AI condiviso supporta ZoomMate così come un’ampia gamma di funzionalità specifiche del prodotto, incluse caratteristiche come traduzione in tempo reale, trascrizione, domande in riunione, isolamento audio personale, composizione della chat e altre esperienze assistite dall’AI. Include l’approccio multi-modello e multi-distribuzione di Zoom all’AI, inclusa la sua architettura federata, Zoom-Hosted Models Plus (ZM+), Solo Modelli Gestiti da Zoom (ZMO) e le offerte AI on-premise. Insieme, questi approcci costituiscono la base tecnica dell’AI su tutta la piattaforma Zoom. ## **Funzionalità IA** #### Funzionalità AI: capacità AI integrate che forniscono assistenza mirata in tutti i prodotti Zoom Le funzionalità di Zoom AI sono capacità specifiche del prodotto che utilizzano l'intelligenza artificiale all'interno di particolari prodotti e flussi di lavoro di Zoom e sono in genere integrate direttamente nell'esperienza del prodotto, nel punto in cui si svolge l'attività. Sono progettate per aiutare in attività specifiche come riassumere una riunione, redigere un messaggio in chat, suggerire una risposta a un'e-mail, rispondere a una domanda durante una riunione dal vivo o generare un riepilogo post-chiamare. Queste Funzionalità possono funzionare autonomamente all'interno del prodotto in cui compaiono, ma possono anche produrre risultati che supportano esperienze più ampie di ZoomMate. Ad esempio, un riepilogo della riunione creato dopo una riunione Zoom può in seguito diventare un contesto utile per ZoomMate, mentre una Funzionalità come Componi chat o Domande sulla riunione è progettata principalmente per aiutare in quell'esperienza immediata del prodotto. In questo modo, le Funzionalità di Zoom AI sono il livello distribuito, a livello di prodotto, dell'IA in tutto Zoom. Gli esempi includono funzionalità tra Riunioni, chat, lavagna, eventi, posta, calendario e telefono, come riepiloghi riunione, domande in riunione, trascrizione, Le mie note, scrittura chat, riassunto chat, riepiloghi del canale, traduzione, creazione di bozze e-mail e risposte, assistenza pianificazione, riepiloghi di chiamare, funzionalità della segreteria telefonica e estrazione di attività. ## **ZoomMate** #### ZoomMate: il tuo compagno di squadra intelligente di Zoom Workplace che ti aiuta a ottenere di più dalla conversazione al completamento ZoomMate è un compagno di squadra digitale intelligente e conversazionale al centro della piattaforma Zoom Workplace, progettato per aumentare la produttività, semplificare la collaborazione e ridurre il carico di lavoro del dipendente. Ogni giorno, gli strumenti di IA sono sempre più integrati nella forza lavoro moderna e non sono più limitati a svolgere attività specifiche — come automatizzare l'inserimento dei dati, redigere email, generare report o svolgere funzioni algoritmiche di base. Piuttosto, i nuovi strumenti di IA rappresentano un cambiamento trasformativo, che modifica radicalmente il modo in cui lavoriamo. ZoomMate ne è un esempio, andando oltre la semplice automazione delle attività e agendo come un compagno di squadra dedicato che aiuta gli utenti a ottenere di più dalla conversazione al completamento. Ad esempio, considera un responsabile del Reparto vendite che si prepara per una riunione con un cliente ad alta posta in gioco. Il lavoro può iniziare con una recente riunione Zoom in cui il team discute le priorità del cliente, i rischi competitivi e le domande tecniche aperte. Da quella conversazione, le funzionalità di IA di Zoom possono generare un riepilogo della riunione, identificare le azioni da intraprendere ed evidenziare le responsabilità di follow-up assegnate ai diversi membri del team. Un utente può quindi rivolgersi a ZoomMate per continuare il lavoro da lì anziché ricominciare da capo in uno strumento separato. Utilizzando il contesto proveniente da Zoom Workplace e dai sistemi connessi, ZoomMate può raccogliere il riepilogo della riunione, rivedere le discussioni correlate in chat, fare riferimento ai materiali di supporto in Zoom Canvas, estrarre il contesto dell'account da un CRM connesso e integrare ulteriori ricerche da fonti interne o esterne approvate. Da questo contesto combinato, ZoomMate può aiutare a produrre un briefing per il cliente, abbozzare una proposta, creare attività di follow-up e generare un documento di strategia strutturato. Se l'utente deve presentare quel lavoro, ZoomMate può anche aiutare a trasformare lo stesso contesto sottostante in materiali di presentazione usando Zoom Slides. Ciò che rende ZoomMate diverso da un assistente AI generativo convenzionale è che il lavoro non si ferma alla sintesi o alla stesura. ZoomMate può aiutare a portare avanti il contesto lungo l'intero processo, dalla conversazione originale, alle decisioni prese, fino ai documenti e alle azioni che seguono. In questo senso, ZoomMate funziona meno come uno strumento a scopo singolo e più come un compagno di squadra del luogo di lavoro che aiuta gli utenti a collegare le informazioni, coordinare il follow-through e trasformare il lavoro in corso in risultati finali. ## **Protocolli dell'interfaccia** Prima di passare a funzionalità e flussi di dati più dettagliati, è utile comprendere alcuni dei protocolli sottostanti che contribuiscono a potenziare le capacità di IA di Zoom. Questa sezione spiega il Model Context Protocol (MCP), uno dei principali Standard di interoperabilità che aiutano a rendere possibile la Connessione dell'IA a strumenti, dati, flussi di lavoro e altri agenti. ### Protocollo di contesto del modello #### Model Context Protocol (MCP): uno Standard per la Connessione dell'IA agli strumenti per ottenere di più Come parte della sua architettura IA, Zoom utilizza il Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto che consente connessioni sicure tra modelli, strumenti, origini dati e flussi di lavoro. MCP svolge un Ruolo chiave nel far progredire l’IA agentica sostituendo la necessità di integrazioni una tantum che ogni azienda deve sviluppare e mantenere separatamente. Invece, fornisce un framework condiviso e strutturato che espone le funzionalità ai modelli IA in modo coerente. Questa base consente ai sistemi IA di agire più come agenti intelligenti, non solo rispondendo alle domande, ma anche eseguendo azioni direttamente all’interno dei sistemi su cui gli utenti fanno affidamento. Consulta la documentazione per sviluppatori di Zoom per ulteriori informazioni su [MCP in Zoom](https://developers.zoom.us/docs/mcp/). #### Come funziona MCP nella pratica — Come ordinare da un menu Nel suo nucleo, MCP è costruito su un modello client-server. Pensa all’ambiente IA (come ChatGPT o Claude) come a un client che vuole portare a termine del lavoro, e ai sistemi esterni (come Jira, Confluence o un database) come a server che pubblicano ciò che possono fare. Ogni server fornisce un elenco chiaro di funzioni—come “cerca nella knowledge base” o “crea attività”. Il client IA poi decide, nel mezzo di una conversazione, quando e come usare quelle funzioni. In altre parole, la Connessione dell’IA con un server MCP è proprio come ordinare al ristorante. Tu (l’IA) entri in un ristorante, ricevi un menu (un elenco di servizi o funzioni) e tu (l’IA) dici cosa vuoi, e lui risponde. Non c’è bisogno di indovinare cosa sia o non sia Disponibile—tutto è fornito nel menu fin dall’inizio. Le sezioni seguenti forniscono ulteriori dettagli su come funziona MCP: #### Passaggio 1: Esporre le funzionalità tramite i server Qualsiasi sistema può eseguire un server MCP. Quel server funge da “menu”, pubblicando una descrizione strutturata delle azioni che supporta. Ad esempio, Jira potrebbe pubblicare funzioni come “cerca issue” o “aggiorna ticket”. Poiché queste funzioni seguono il formato condiviso di MCP, l’IA può comprenderle immediatamente senza ingegneria personalizzata. #### Passaggio 2: l’IA agisce come client Dall’altro lato, l’ambiente IA svolge il Ruolo del client. Legge il menu delle funzioni disponibili, le memorizza e decide quali chiamare quando risponde a un utente. Questo significa che l’IA non ha bisogno di essere programmata in anticipo con migliaia di possibili integrazioni: semplicemente apprende ciò che è disponibile quando la connessione viene stabilita. #### Passo 3: Trasferire il contesto in modo sicuro MCP definisce anche come vengono trasferiti il contesto e le autorizzazioni. Questo aiuta a garantire che, quando l’IA usa una funzione, lo faccia solo entro i limiti di ciò a cui l’utente è autorizzato ad accedere. Per esempio, se un utente ha l’Autorizzazione di vedere solo i ticket Jira del proprio team, MCP si assicura che l’IA rispetti tale ambito. Questo livello di sicurezza è ciò che rende MCP pratico per l’uso Enterprise, dove i dati sensibili e i controlli di accesso non sono negoziabili. #### Perché MCP è importante Standardizzando il modo in cui l’IA si connette ai sistemi esterni, MCP elimina l’attrito delle integrazioni personalizzate e garantisce sicurezza e coerenza. Gli utenti ne traggono vantaggio perché l’IA non solo può rispondere alle domande, ma anche intraprendere azioni informate su una varietà di strumenti in modo fluido e sicuro. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/it/ai/ai-whitepaper/introduction-ai-at-zoom.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.