Sala operatoria, è tutto pronto per l’intervento. Il chirurgo verifica che l’equipe abbia la situazione sotto controllo e… estrae dal taschino un coltellino svizzero, iniziando l’operazione.
Questa situazione paradossale rappresenta perfettamente il modo in cui oggi affrontiamo l’intelligenza artificiale. Da una parte ci sono i grandi modelli linguistici generalisti (LLM hyperscale) e la rincorsa al modello più grande. Sono capaci di fare un po’ di tutto: scrivere poesie, generare codice, riassumere contratti. Dall’altra, ci sono le IA verticali, di dominio, costruite con dati curati e competenze specifiche. Meno appariscenti, ma molto più efficaci.
Operare con un coltellino svizzero farebbe sorridere, se non inquietare. Perché la chirurgia richiede precisione, non versatilità. Ogni strumento è progettato per una funzione specifica, calibrato per un compito delicato. Il bisturi non è multitasking: è uno strumento di precisione, specifico per il suo scopo.
Modelli generalisti: ampiezza o profondità?
I modelli generalisti planano sui problemi: versatili ma imprecisi, mancano di precisione contestuale. “Allucinano”, semplificano, e inventano. Questo perché operano con una logica probabilistica, privilegiano la coerenza linguistica rispetto alla veridicità semantica. Sono strumenti polivalenti, ma raramente affidabili in contesti ad alta criticità.
L’IA di precisione è chirurgica. Addestrata su dati curati e competenze di dominio. È l’IA che non fa rumore, ma risolve problemi reali, che salva vite. Come il bisturi.
Per le applicazioni in cui le informazioni e le decisioni sono critiche questa distinzione è cruciale. Un modello generalista può aiutare a scrivere una mail o le minute di una riunione. Ma quando si tratta di analizzare dati clinici, ottimizzare una supply chain o supportare decisioni strategiche, serve un’IA che conosca il contesto, che parli la lingua del dominio, che sappia distinguere tra una sfumatura e un errore. L’IA di dominio fa proprio questo: non fa rumore, ma risolve.
La versatilità seduce. Ma la responsabilità pretende competenza. L’IA di precisione non promette di fare tutto: promette di fare bene ciò che serve. E lo fa con strumenti chirurgici, non con gadget multifunzione.
In un panorama tecnologico sempre più affollato, la vera sfida non è costruire modelli onnipotenti, ma soluzioni affidabili, contestualizzate e scalabili.
In un’epoca in cui l’AI è ovunque, la vera sfida non è avere un modello che sappia fare tutto, ma costruire soluzioni che sappiano fare bene ciò che conta. Per questo, il chirurgo non usa il coltellino svizzero. E nemmeno dovremmo farlo noi, quando progettiamo l’intelligenza artificiale per il nostro business.
L’imprecisione è il rifugio dell’AI generalista. Quando non sa, inventa. Quando non capisce, finge. Ma nel mondo reale, questo non basta.
In conclusione, il chirurgo non usa il coltellino svizzero perché la vita non è un esercizio di versatilità, ma di responsabilità. E così dovrebbe essere l’AI: non una macchina che sa fare tutto, ma una che sa fare bene ciò che serve. Con precisione, competenza e rispetto per il dominio.
L’IA generalista è il Moscarda digitale: centomila e nessuno. Ma nel teatro dell’IA, la rivoluzione è nel gesto che salva. È nell’operare.
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