Durante un recente confronto tra soci, è emersa l’importanza delle AI Verticali: applicazioni progettate non per “chiacchierare”, ma per risolvere problemi specifici di settore, addestrate su dataset proprietari e integrate nei flussi di lavoro professionali.
Queste soluzioni si distinguono per quattro pilastri fondamentali:
- Dati di addestramento: Database certificati e settoriali (es. PubMed per la medicina, Giurisprudenza per il legale, Repository di codice sorgente).
- Precisione e Verificabilità: Standard elevati con obbligo di citazione delle fonti, riducendo drasticamente il rischio di “allucinazioni” (o meglio, di output privi di integrità).
- Integrazione Operativa: Nate per vivere dentro i software professionali (IDE, cartelle cliniche, piattaforme di Risk Management).
- Target: Professionisti che necessitano di output validati (Medici, Avvocati, Ingegneri, Security Manager).
Alcuni esempi rilevanti:
- Sanità: Open Evidence, Viz.ai, Paige.ai
- LegalTech: Harvey.ai, Casetext
- DevSecOps: Cursor, Codeium
- Fintech & Risk: AlphaSense, BloombergGPT
La garanzia offerta da queste applicazioni — basate su basi dati curate da esperti e con evidenza delle fonti — è superiore a quella delle AI “orizzontali” generiche, spesso alimentate da dati non filtrati e soggette a derive informative. L’obbligo di citazione, in particolare, diventa lo spartiacque tra uno strumento di produttività e un rischio operativo.
Segnalo che si tratta quasi esclusivamente di soluzioni professionali a pagamento. Approfondiremo presto questi temi in un webinar dedicato con i nostri soci esperti di AI e resilienza.
ACW
