IA agentica e IA generativa: qual è la differenza e quando usarli

Punti chiave

• L’intelligenza artificiale generativa crea contenuti, mentre l’intelligenza artificiale agente agisce per raggiungere gli obiettivi.
• Utilizza l'intelligenza artificiale generativa per idee e bozze e l'intelligenza artificiale degli agenti per la pianificazione, il coordinamento e il follow-through.
• L'intelligenza artificiale Agentic aggiunge autonomia prendendo decisioni e completando il lavoro in più fasi con una guida minima.
• Insieme, l'intelligenza artificiale generativa e quella agente supportano i flussi di lavoro end-to-end dalla creazione all'esecuzione.
• Non sono necessarie competenze tecniche per iniziare a utilizzare nessuno dei due: molti strumenti includono già entrambe le funzionalità.

Pensa alla prima volta che hai visto uno strumento di intelligenza artificiale in azione, generando istantaneamente un paragrafo, un'immagine o persino un blocco di codice da poche parole. Sembrava un po' come sbirciare nel futuro. Quella scintilla proviene dall’intelligenza artificiale generativa, un tipo di intelligenza artificiale progettata per creare cose in base ai tuoi suggerimenti.

Ma l’intelligenza artificiale sta rapidamente andando oltre la creazione e versoil fare. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale degli agenti. Invece di limitarsi a generare contenuti, l'intelligenza artificiale degli agenti può fare piani, intraprendere azioni e lavorare verso obiettivi con solo un po' di guida da parte tua.

Entrambi sono impressionanti, ma sono costruiti per diversi tipi di attività. Sapere come differiscono può aiutarti a scegliere l'approccio giusto per il tuo lavoro e le tue attività quotidiane.

In questa guida esploreremo cos'è l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agente, come si confrontano e come utilizzarle per fare di più con meno sforzo.

Sommario

• IA agentica e IA generativa: qual è la differenza?
• Come funzionano l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agentica
• Esempi reali di intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale agentica
• Quando dovresti utilizzare l’intelligenza artificiale generativa rispetto all’intelligenza artificiale agentica?
• Come interagiscono l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale ad agenti
• Vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa e agente
• Limitazioni dell’intelligenza artificiale generativa e agente
• Come puoi iniziare a utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa e di intelligenza artificiale oggi?
• Qual è il futuro dell’IA agentica e dell’IA generativa?
• Passare dagli output ai risultati
• Domande frequenti sull'IA agentica e sull'IA generativa

IA agentica e IA generativa: qual è la differenza?

L'intelligenza artificiale generativa crea contenuti in base alle tue richieste. L’Agentic AI, invece, va oltre: inizia con un obiettivo e determina come raggiungerlo, pianificando ed eseguendo i passaggi necessari con un elevato grado di autonomia.

Cosa fa l’IA generativa?

L'intelligenza artificiale generativa produce nuovi contenuti, come testo, immagini, video o codice, in risposta a ciò che le chiedi di creare. Gli dai un suggerimento e fornisce qualcosa di nuovo, che si tratti di una risposta, di una spiegazione o di contenuti che puoi utilizzare direttamente. Immagina di avere accesso a un assistente sempre attivo che risponde alle tue richieste su richiesta.

Troverai l'intelligenza artificiale generativa in molti strumenti e categorie. ChatGPT e Google Gemini sono strumenti generici che generano testo e immagini. DALL·E e Midjourney si concentrano sui contenuti visivi e GitHub Copilot aiuta gli sviluppatori a scrivere e comprendere il codice. Sebbene i loro output differiscano, funzionano in modo simile: fornisci input e lo strumento genera contenuto in risposta.

Grammarly dispone di funzionalità di intelligenza artificiale generativa che puoi richiedere per creare contenuti che ti aiutino a fare brainstorming, abbozzare con la tua voce, perfezionare le idee, migliorare la chiarezza, rivedere e altro ancora. L'intelligenza artificiale di Grammarly è progettata per migliorare la tua scrittura ovunque lavori, rendendo la tua comunicazione più efficace nell'intero flusso di lavoro.

Cosa fa l’IA agentica?

A differenza dell’intelligenza artificiale generativa, che risponde a suggerimenti individuali, l’intelligenza artificiale agente può lavorare verso un obiettivo in modo autonomo. Pianifica i passaggi, prende decisioni, utilizza strumenti e si adatta man mano che procede, senza bisogno di istruzioni costanti. Puoi pensare all’intelligenza artificiale dell’agente come qualcosa di più di un semplice risponditore. Ha agenzia: la capacità di decidere cosa fare dopo per completare un compito composto da più fasi.

Ad esempio, in un ambiente lavorativo, potresti assegnare all'IA di un agente un obiettivo come"Preparare tutto il necessario per l'avvio del cliente della prossima settimana".Potrebbe rivedere i documenti di base, redigere un ordine del giorno, coordinare i programmi, preparare materiali informativi, inviare follow-up e segnalare domande aperte, effettuando il check-in solo quando sono necessarie decisioni o approvazioni. Gli agenti AI di Grammarly lavorano in modo proattivo, sfruttando il contesto per creare contenuti più coinvolgenti e accattivanti, comunicare in modo più efficace e organizzare e gestire la tua giornata lavorativa.

Come funzionano l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agentica

Sebbene entrambi i tipi di intelligenza artificiale siano potenti, funzionano in modi fondamentalmente diversi. L’intelligenza artificiale generativa crea nuovi output prevedendo cosa dovrebbe accadere dopo in una sequenza, mentre l’intelligenza artificiale agentica segue un ciclo di azioni in base al suo ambiente, obiettivi e feedback. Diamo uno sguardo più da vicino a come funziona ciascuna tecnologia AI.

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa

Quando chiedi a strumenti come Grammarly di scrivere un'e-mail, la tecnologia di intelligenza artificiale generativa che impiega non attinge da una libreria di risposte archiviata. Invece, genera nuovo contenuto prevedendo il token successivo più probabile (una parola o un pezzo di parola) in base alla tua richiesta. Lo stesso principio si applica alla generazione di immagini: prevedere il pixel o la caratteristica successiva.

Queste previsioni sono alimentate da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che utilizza modelli appresi da miliardi di esempi per prevedere cosa verrà dopo. Ogni parola generata influenza quella successiva, creando una catena che consente all'intelligenza artificiale di creare qualcosa di originale a partire dal tuo suggerimento.

Come funziona l'intelligenza artificiale agentica

L'intelligenza artificiale agentica funziona attraverso un ciclo semplice ma potente: percepire, pianificare, agire e apprendere. Quando assegni un obiettivo a un sistema di intelligenza artificiale con agenti, questo raccoglie informazioni e contesto, utilizza tali informazioni per elaborare un piano, esegue il piano attraverso i tuoi strumenti e app e quindi valuta i risultati per migliorare la prossima volta. Ripete questo ciclo fino al raggiungimento dell’obiettivo, adattando il suo approccio a ciò che apprende lungo il percorso.

Ad esempio, immagina di gestire un progetto di gruppo e di volere un sistema di intelligenza artificiale con agenti per semplificare il lavoro. L’intelligenza artificiale potrebbe estrarre i dettagli chiave dagli appunti delle riunioni o dalle e-mail, quindi elaborare un piano che identifichi priorità, proprietari e scadenze. Da lì, potrebbe creare attività, assegnarle alle persone giuste e verificare i progressi. Rimani concentrato sul lavoro creativo e strategico mentre l'intelligenza artificiale dell'agente gestisce il coordinamento e le attività amministrative.

Esempi reali di intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale agentica

Entrambi i tipi di intelligenza artificiale fanno già parte dei flussi di lavoro quotidiani, ma si manifestano in modi diversi. L’intelligenza artificiale generativa ti aiuta a creare cose; L'intelligenza artificiale di Agentic ti aiutaa portare a termine le tue attività. Ecco come appare in pratica.

Esempi di intelligenza artificiale generativa

L'intelligenza artificiale generativa è fantastica quando hai bisogno di qualcosa di scritto, riassunto o creato sul momento. Alcuni casi d'uso familiari includono:

• Trasformare un'idea approssimativa in una scrittura raffinata:aggiungi un paio di punti elenco e verrà creata l'intera sezione di e-mail, messaggio o rapporto.
• Trasformare il materiale in nuovi formati:trasforma i tuoi appunti in riassunti, flashcard, quiz o script.
• Generazione di variazioni creative:richiedi più opzioni per il titolo, toni diversi o versioni alternative di un messaggio.
• Progettazione di immagini o concetti:crea immagini, modelli o diagrammi da una descrizione.
• Migliorare la chiarezza o il tono:migliora un paragrafo per renderlo più sicuro, conciso o adatto al pubblico.

In breve: tu dai la direzione e questa crea il contenuto.

Esempi di intelligenza artificiale agentica

L'intelligenza artificiale Agentic si presenta quando non ti servono solo contenuti: ti aiuta a portare avanti un'attività o un progetto agendo per tuo conto. Ecco alcuni esempi:

• Gestire un'attività di ricerca in più fasi:condividi il tuo argomento e questo raccoglie le fonti (quando connesso), filtra quelle di alta qualità, crea uno schema e lo aggiorna man mano che trova ulteriori informazioni.
• Mantenere il flusso di lavoro di un documento in carreggiata:monitora le modifiche dei revisori, consolida il feedback, assegna attività di follow-up e contatta le persone che sono indietro.
• Gestione automatica dei follow-up:controlla le risposte alle e-mail importanti e invia i follow-up appropriati o contrassegna quelli che dovresti gestire personalmente.
• Pianificazione e coordinamento di un progetto:imposti l'obiettivo e il sistema elabora il piano del progetto, identifica i proprietari, tiene traccia dei progressi e modifica il piano man mano che le cose cambiano.
• Esecuzione di cicli di miglioramento:controlla i risultati, identifica cosa ha funzionato o meno e regola di conseguenza le azioni successive.

In breve, tu stabilisci l'obiettivo e lui pianifica, esegue e si adatta lungo il percorso.

Quando dovresti utilizzare l’intelligenza artificiale generativa rispetto all’intelligenza artificiale agentica?

Se hai bisogno di aiuto per generare idee, esplorare argomenti o creare contenuti, utilizza l'intelligenza artificiale generativa. Se desideri automatizzare un flusso di lavoro o completare un'azione, utilizza l'intelligenza artificiale degli agenti. Utilizzali entrambi quando devi creare contenuti e agire su di essi. Ecco una ripartizione di come decidere:

Utilizza l'intelligenza artificiale generativa quando vuoi:

• Disegna, modifica o perfeziona un pezzo di scrittura
• Progettare, realizzare o perfezionare un'immagine o altri tipi di contenuto
• Raccogli idee o esplora nuove direzioni
• Riepilogare o riformattare le informazioni in una struttura diversa

Utilizza l'AI agente quando vuoi:

• Elimina le attività impegnative come follow-up, pianificazione o monitoraggio
• Automatizza le attività che hanno più passaggi o dipendenze
• Porta avanti un progetto organizzando la ricerca, pianificando i passaggi successivi o coordinando i contributori
• Tieni traccia dei progressi e adattati al cambiamento delle cose

Utilizza insieme l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agente quando devi passare dalla creazione di qualcosa alla sua realizzazione effettiva.

Come interagiscono l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agentica

Utilizzando insieme l'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale generativa, puoi creare flussi di lavoro end-to-end. Queste tecnologie si completano perfettamente a vicenda: l’intelligenza artificiale generativa gestisce il lavoro pesante creativo, mentre l’intelligenza artificiale agentica gestisce il follow-through e l’esecuzione.

Questa combinazione è particolarmente potente perché rispecchia quante attività del mondo reale funzionano effettivamente. Di conseguenza, puoi delegare attività dispendiose in termini di tempo all’intelligenza artificiale in modo da poterti concentrare sulla strategia e sul processo decisionale di livello superiore. Ecco alcuni esempi di questa potente coppia in azione:

• Preparazione delle presentazioni:l'intelligenza artificiale generativa può aiutarti a fare brainstorming sui punti chiave, ricercare l'argomento e creare bozze di diapositive con elementi visivi di supporto. L'intelligenza artificiale di Agentic può quindi organizzare le diapositive in una trama chiara, identificare dove potrebbero essere utili informazioni aggiuntive, pianificare sessioni di pratica (quando connesso al tuo calendario) e inviare promemoria quando le scadenze si avvicinano.
• Studiare per i test:l'intelligenza artificiale generativa crea domande pratiche, spiegazioni e guide allo studio partendo dai materiali del corso. L'intelligenza artificiale di Agentic può trasformare questi materiali in un piano di studio strutturato, impostare promemoria, monitorare i tuoi progressi mentre completi le attività pratiche e adattare il piano in base alle aree in cui hai bisogno di maggiore attenzione.

• Creazione di contenuti per i social media:l'intelligenza artificiale generativa ti aiuta a scambiare idee, bozze di post e creare grafica. L'intelligenza artificiale di Agentic può adattare i contenuti alle linee guida del tuo marchio, pianificare i post su più piattaforme e fornire riepiloghi settimanali delle metriche di coinvolgimento in modo da sapere cosa sta ottenendo buoni risultati.

Vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa e agente

L'intelligenza artificiale generativa e agente è progettata per aiutarti a lavorare in modo più efficiente, supportando sia la creazione che l'esecuzione. Utilizzati insieme o separatamente, possono ridurre il lavoro impegnativo, accelerare i progressi e aiutarti a concentrarti su lavori di maggior valore.

• Creazione e ideazione più rapide:entrambi i tipi di intelligenza artificiale ti aiutano a passare rapidamente da una tabula rasa a qualcosa di tangibile, che si tratti di redigere contenuti, esplorare idee o delineare i passaggi successivi.
• Follow-through ed esecuzione migliorati:l'intelligenza artificiale generativa e agente può aiutare a trasformare le idee in azioni gestendo attività ripetitive, coordinando le fasi e supportando flussi di lavoro in più fasi.
• Concentrarsi meglio sul lavoro significativo:scaricando le attività di routine o che richiedono molto tempo, entrambe le forme di intelligenza artificiale liberano tempo per lavori creativi, strategici o decisionali.
• Flussi di lavoro end-to-end più fluidi:insieme, l'intelligenza artificiale generativa e quella agente possono aiutarti a passare dall'idea al risultato con meno attriti, supportando sia il pensiero che l'azione lungo il percorso.

Limitazioni dell’intelligenza artificiale generativa e agente

Nonostante le loro capacità, l’IA generativa e quella agente presentano limiti che richiedono una supervisione umana attiva. Comprendere questi vincoli ti aiuta a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo più responsabile ed efficace.

• Risultati imprecisi o fuorvianti:sia l’intelligenza artificiale generativa che quella agente possono produrre informazioni errate o conclusioni errate, soprattutto quando le istruzioni non sono chiare o i dati sono incompleti. Verificare sempre gli output importanti.
• Eccessiva fiducia e controllo ridotto:i sistemi di intelligenza artificiale possono apparire fiduciosi anche quando hanno torto. Evita di prendere i risultati per valore nominale: rivedi i risultati, chiedi le fonti e applica il tuo giudizio.
• Sfide di coordinamento e affidabilità:quando i sistemi di intelligenza artificiale gestiscono più attività o interagiscono con altri strumenti, possono verificarsi errori o conflitti. Sono essenziali confini chiari, test e monitoraggio.
• Distorsioni nei risultati:poiché l’intelligenza artificiale apprende dai dati storici, può riflettere i pregiudizi esistenti. Sono necessarie revisioni e correzioni regolari per evitare di rafforzare modelli ingiusti o imprecisi.
• Privacy dei dati e rischi per la sicurezza:sia l’intelligenza artificiale generativa che quella agente spesso si basano sulle informazioni fornite dagli utenti. Sii cauto con i dati sensibili e rivedi attentamente le pratiche sulla privacy e sulla gestione dei dati.

Come puoi iniziare a utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa e di intelligenza artificiale oggi?

Molti strumenti ora supportano funzionalità di intelligenza artificiale sia generativa che agente, e potresti già utilizzarne alcuni senza rendertene conto. Il modo migliore per iniziare è iniziare in piccolo: provare uno strumento generativo per stimolare idee o creare bozze di contenuti, quindi integrare le capacità degli agenti per aiutare a organizzare, coordinare o portare avanti il ​​lavoro. Mentre sperimenti, inizierai a sviluppare l'intuizione per quali attività è più adatto ciascun tipo di intelligenza artificiale.

Ecco un approccio semplice per guidare i tuoi primi passi:

1. Scegli un'attività che ripeti spesso:scegli qualcosa che fai settimanalmente, come inviare aggiornamenti al team, riassumere e organizzare gli appunti della lezione o prepararti per una riunione con un cliente. Iniziare con attività familiari ti aiuta a individuare dove l’intelligenza artificiale può fare la differenza più grande.
2. Utilizza uno strumento di intelligenza artificiale generativa per abbozzare, delineare o generare idee:prova strumenti come Grammarly per il supporto alla scrittura o DALL·E per una grafica rapida. Utilizza l'intelligenza artificiale generativa per creare una prima bozza, fare brainstorming sulle indicazioni o perfezionare ciò che hai già.
3. Aggiungi l'intelligenza artificiale dell'agente per organizzare, eseguire o automatizzare i passaggi successivi:una volta posizionato il contenuto, utilizza l'intelligenza artificiale dell'agente per facilitare il follow-through, ad esempio organizzare le note, creare un elenco di attività, inviare o pianificare messaggi o coordinare gli aggiornamenti (a seconda delle integrazioni supportate dai tuoi strumenti). Nota: questo non richiede sempre strumenti separati. Molti strumenti di intelligenza artificiale generativa ora includono funzionalità di agenti e la maggior parte dei sistemi di agenti utilizzano l’intelligenza artificiale generativa dietro le quinte.
4. Esamina i risultati, perfeziona la configurazione ed espandi da lì.Presta attenzione a ciò che ha funzionato bene e a ciò che ti è sembrato goffo. Modifica il tuo approccio, quindi applica gradualmente questo flusso di lavoro generativo ad agente ad altre aree del tuo lavoro o dei tuoi studi.

Qual è il futuro dell’IA agentica e dell’IA generativa?

Sebbene l’IA generativa e quella agenziale si siano evolute per anni, ora stanno diventando più capaci, affidabili e integrate negli strumenti di tutti i giorni. La prossima ondata di progresso riguarda meno scoperte completamente nuove e piùun miglioramento: memoria migliore, coordinazione più fluida e contesto più profondo. Ecco alcune tendenze che determinano ciò che verrà dopo:

• Collaborazione più intelligente tra sistemi di intelligenza artificiale con agenti:invece di un sistema che cerca di fare tutto, ci stiamo muovendo verso configurazioni "multi-agente" coordinate, in cui diversi agenti di intelligenza artificiale si specializzano e poi trasferiscono il lavoro l'uno all'altro. Ad esempio, un sistema potrebbe elaborare gli appunti della riunione, un altro estrarre le azioni da intraprendere e un terzo redigere messaggi di follow-up. È come avere una piccola squadra che lavora dietro le quinte.
• Maggiore capacità di memoria:più sistemi di intelligenza artificiale saranno in grado di ricordare le tue preferenze, progetti e stile durante le sessioni. Ciò aiuta a ridurre il lavoro di configurazione ripetitivo, ad esempio richiamando le linee guida del brand quando richiedi una bozza rivista o ricordando come preferisci strutturare le informazioni.

• Maggiore consapevolezza contestuale:gli strumenti di intelligenza artificiale stanno migliorando nel comprendere il contesto più ampio della tua attività, non solo i tuoi suggerimenti. Con l'accesso a documenti o programmi (quando concedi l'autorizzazione), un'intelligenza artificiale agente potrebbe dedurre l'argomento che stai studiando o le scadenze su cui stai lavorando e adattare il suo supporto di conseguenza.

• Adozione più ampia: le funzionalità generative e agentive sono sempre più integrate negli strumenti che già utilizzi (e-mail, calendari, app di scrittura, browser) rendendoli accessibili senza apprendere una serie completamente nuova di competenze o software complicati.

Passare dagli output ai risultati

L'IA agentica e l'intelligenza artificiale generativa sono come avere un partner creativo e un project manager riuniti in uno solo. Ogni volta che usi Grammarly, l'intelligenza artificiale generativa e l'intelligenza artificiale agente convergono in un'unica esperienza che ti aiuta ad avere più controllo sul tuo flusso di lavoro. L'intelligenza artificiale generativa stimola idee e crea contenuti, mentre l'intelligenza artificiale agentica trasforma quelle idee in risultati agendo per tuo conto. Costruiti per supportare flussi di lavoro di scrittura e comunicazione end-to-end, gli agenti AI di Grammarly fanno un ulteriore passo avanti: analizzano i tuoi obiettivi, il pubblico e il contesto per far emergere i suggerimenti più rilevanti mentre lavori in modo da poter intraprendere la migliore azione successiva al momento giusto.

Domande frequenti sull'IA agentica e sull'IA generativa

L’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale generativa sono la stessa cosa?

No. L'intelligenza artificiale generativa è un tipo di intelligenza artificiale specializzata nella creazione di contenuti, come testo, immagini o codice. L’intelligenza artificiale è un campo più ampio che comprende molti tipi di sistemi in grado di riconoscere modelli, fare previsioni o intraprendere azioni. Gli esempi includono assistenti vocali, sistemi di raccomandazione e rilevamento di frodi.

Cos'è l'IA agentica e l'IA generativa?

L'intelligenza artificiale generativa crea contenuti in risposta alle richieste. L'IA Agentic prende un obiettivo e pianifica le azioni per raggiungerlo, gestendo passaggi e decisioni lungo il percorso. Puoi pensare all’intelligenza artificiale generativa come a un partner creativo e all’intelligenza artificiale agente come a un coordinatore che mantiene il lavoro in movimento.

ChatGPT è un'intelligenza artificiale generativa o un'intelligenza artificiale agente?

ChatGPT è principalmente un'intelligenza artificiale generativa perché produce contenuti in base alle tue richieste. Tuttavia, le versioni più recenti includono funzionalità dell'agente, come la navigazione sul Web, la chiamata di API o l'esecuzione di codice, che gli consentono di eseguire determinate azioni quando abilitate.

Quando dovrei utilizzare l’intelligenza artificiale generativa rispetto all’intelligenza artificiale agentica?

Utilizza l'intelligenza artificiale generativa quando desideri creare contenuti rapidamente, esplorare idee o riscrivere e perfezionare ciò che già possiedi. L'intelligenza artificiale di Agentic può aiutarti quando devi completare attività, automatizzare flussi di lavoro in più fasi o scaricare il lavoro di follow-through. Utilizzali entrambi quando vuoi che l'intelligenza artificiale crei qualcosaeagisca di conseguenza, ad esempio scrivendo un'e-mail, inviandola e pianificando un follow-up se non ricevi una risposta.

L’intelligenza artificiale agentica e l’intelligenza artificiale generativa possono lavorare insieme?

Sì, puoi utilizzarli entrambi per creare un'intelligenza artificiale in grado di gestire i flussi di lavoro dall'inizio alla fine. L’intelligenza artificiale generativa può creare e perfezionare i contenuti, mentre l’intelligenza artificiale agentica gestisce l’esecuzione, l’organizzazione e il follow-through per trasformare tali creazioni in risultati.

Grammarly utilizza l'intelligenza artificiale generativa, l'intelligenza artificiale agentica o entrambe?

Grammarly utilizza sia l'intelligenza artificiale generativa che l'intelligenza artificiale agentica. Utilizza l'intelligenza artificiale generativa per aiutarti a creare o perfezionare i contenuti, ad esempio chiedendoti di aiutarti a riscrivere il testo, regolare il tono, migliorare la chiarezza e altro ancora.

Le funzionalità di intelligenza artificiale dell'agente di Grammarly possono assisterti in modo proattivo nelle superfici su cui lavori, dandoti suggerimenti e idee in base al contesto e a ciò che stai scrivendo. Gli agenti AI di Grammarly possono analizzare il contesto in cui scrivi, far emergere suggerimenti pertinenti e applicare quelli che approvi.

Insieme, le funzionalità di intelligenza artificiale generativa e intelligenza artificiale di Grammarly ti aiutano a muoverti agevolmente in ogni aspetto del tuo flusso di lavoro, a sbloccarti e a concentrarti maggiormente sul pensiero ad alto impatto.