LLM e Agenti AI: perché "Intelligenza Artificiale" non dice nulla sulla capacità di risolvere il tuo problema

Il problema: quando "AI-powered" nasconde incompetenze specifiche

Un ecommerce manager di un distributore industriale si trova di fronte a questa situazione: il 40% delle richieste al customer service riguarda compatibilità tecniche tra componenti, ma il chatbot "AI-powered" appena implementato risponde correttamente solo al 15% delle domande.

Il fornitore ha venduto la soluzione come "basata su GPT-4", quindi tecnicamente all'avanguardia. Cosa è andato storto?

Il problema non è la tecnologia, ma l'incomprensione di un fatto fondamentale: non tutti i sistemi AI sono progettati per fare le stesse cose, e la capacità di scrivere testo coerente non equivale alla capacità di processare documentazione tecnica complessa.

Classificazione per capacità: dove siamo davvero

La letteratura distingue tre livelli teorici di AI:

ANI (Artificial Narrow Intelligence)

Stato: disponibile e operativa oggi

Caratteristica: eccelle in compiti specifici, limitata fuori dal dominio di addestramento

È ciò che usiamo quotidianamente: sistemi che classificano email, riconoscono immagini, generano testo, analizzano sentiment. Ogni LLM commerciale (GPT, Claude, Gemini) rientra in questa categoria.

Implicazione pratica: un modello addestrato su conversazioni generiche non sa nulla dei vostri codici prodotto, delle logiche di compatibilità o delle specifiche tecniche. Serve addestramento o integrazione mirata.

AGI (Artificial General Intelligence)

Stato: ipotetico, non disponibile

Caratteristica: capacità cognitive umane generiche

Nonostante le dichiarazioni di marketing, nessun sistema attuale si avvicina a questo livello. Tutti i modelli disponibili sono ANI, anche i più avanzati.

ASI (Artificial Superintelligence)

Stato: speculazione teorica

Caratteristica: capacità oltre il livello umano in ogni dominio

Rilevante solo per discussioni filosofiche, non per decisioni operative.

Conclusione operativa: qualsiasi soluzione che promette "intelligenza generale" sta vendendo un concetto che non esiste. State comprando un ANI, punto.

Classificazione per funzionalità: quello che conta davvero

Dentro la categoria ANI esistono architetture profondamente diverse. Comprendere queste differenze è essenziale per valutare se uno strumento può risolvere il vostro problema specifico.

1. LLM Generativi Puri

Funzione: generazione di testo basata su pattern statistici

Esempi: ChatGPT base, Claude, Gemini (interfacce dirette)

Cosa fanno bene:

• Riformulazione di contenuti
• Generazione di testo generico
• Conversazione su argomenti comuni

Cosa NON fanno:

• Accesso a dati specifici della vostra azienda
• Comprensione di logiche di business proprietarie
• Garanzia di accuratezza su informazioni tecniche precise

Caso d'uso ecommerce B2B: scrivere descrizioni prodotto generiche a partire da brief. NON rispondere a domande su specifiche tecniche senza integrazione dati.

2. Agenti RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Funzione: LLM + ricerca semantica su base documentale proprietaria

Architettura:

1. Query utente → trasformata in vettore semantico

2. Ricerca su database vettoriale (documentazione indicizzata)

3. Contesto rilevante → passato al LLM

4. Generazione risposta basata su documenti reali

Cosa fanno bene:

• Rispondere usando documentazione tecnica effettiva
• Ridurre allucinazioni (risposte inventate)
• Citare fonti specifiche

Cosa richiedono:

• Documentazione ben strutturata
• Processo di indicizzazione semantica accurato
• Logica di retrieval ottimizzata per il dominio

Caso d'uso ecommerce B2B: assistenza clienti su compatibilità prodotti, dove la risposta esiste nelle schede tecniche o nelle guide di installazione.

Fallimento tipico: se la documentazione è frammentata o usa nomenclature inconsistenti, il retrieval fallisce e il sistema "non trova nulla" o fornisce contesto sbagliato.

3. Agenti Specializzati (Fine-Tuned)

Funzione: LLM addestrati su dataset specifici del dominio

Differenza critica: il modello ha "imparato" pattern specifici del vostro settore durante l'addestramento, non solo in fase di query.

Cosa fanno bene:

• Comprendere terminologia tecnica di nicchia
• Riconoscere pattern complessi (es. codici prodotto, configurazioni tipiche)
• Ridurre errori in compiti ripetitivi specifici

Cosa richiedono:

• Dataset di addestramento etichettati (costoso)
• Competenza tecnica per il fine-tuning
• Processo di validazione rigoroso

Caso d'uso ecommerce B2B: classificazione automatica di migliaia di SKU in tassonomie complesse, dove regole deterministiche sono insufficienti.

4. Sistemi Multi-Agente

Funzione: orchestrazione di agenti specializzati diversi

Architettura:

• Agente di routing: analizza la richiesta e indirizza all'agente competente
• Agenti specializzati: ognuno esperto in un compito (es. uno per compatibilità, uno per prezzi, uno per disponibilità)
• Agente di sintesi: combina output multipli in risposta coerente

Cosa fanno bene:

• Gestire processi complessi multi-fase
• Ridurre carico cognitivo su singoli modelli
• Tracciabilità del processo decisionale

Cosa richiedono:

• Definizione chiara dei confini di competenza
• Logica di orchestrazione robusta
• Gestione errori e fallback

Caso d'uso ecommerce B2B: configuratore prodotto complesso dove serve verificare compatibilità tecnica (agente 1), calcolare prezzo con logiche business (agente 2), verificare disponibilità magazzino (agente 3).

5. Agenti con Tool Use (Function Calling)

Funzione: LLM che può invocare API esterne o funzioni strutturate

Meccanismo:

1. LLM riceve richiesta

2. Riconosce necessità di dati esterni

3. Chiama funzione/API specifica (es. query su database ERP)

4. Riceve dato strutturato

5. Genera risposta usando dato reale

Cosa fanno bene:

• Integrare dati real-time (prezzi, stock, lead time)
• Eseguire calcoli complessi
• Validare informazioni contro sistemi autoritativi

Cosa richiedono:

• API ben documentate e affidabili
• Gestione permessi e sicurezza
• Logica di error handling

Caso d'uso ecommerce B2B: "dammi prezzo e disponibilità per codice XYZ123 con spedizione a Milano" → agente interroga ERP, calcola spedizione, restituisce dato preciso.

Differenza critica vs RAG: RAG cerca in documenti statici. Tool use interroga sistemi vivi.

Come valutare una soluzione: le domande da fare

Quando un fornitore vi propone "AI per l'ecommerce", chiedete:

1. Quale architettura?

• È un LLM generico esposto via chat?
• È un sistema RAG? Su quale documentazione?
• Usa fine-tuning? Su quali dati?
• È multi-agente? Con quale logica di orchestrazione?

2. Quali dati processa?

• Accede a PIM/ERP in real-time o usa snapshot?
• Come gestisce l'aggiornamento della knowledge base?
• Può tracciare la fonte delle risposte?

3. Quali garanzie di accuratezza?

• Qual è il tasso di allucinazione documentato?
• Esiste validazione delle risposte?
• Come gestisce query fuori dominio?

4. Quale effort di implementazione?

• Richiede etichettatura dati?
• Serve ristrutturazione documentazione?
• Quali integrazioni API sono necessarie?

Red flag: fornitori che rispondono "è basato su GPT-4" senza specificare architettura, dati, e processo di validazione stanno vendendo un wrapper superficiale.

Caso pratico: assistenza tecnica B2B

Scenario: distributore di componenti elettronici, 50.000 SKU, clienti industriali.

Problema: "Il componente X è compatibile con il sistema Y del produttore Z?"

Soluzione Inadeguata: LLM Generico

• Capacità: zero, non ha accesso ai dati di compatibilità
• Risultato: risposta inventata o "non so"
• Impatto: cliente frustrato, chiamata al supporto umano

Soluzione Parziale: RAG su Datasheets

• Capacità: cerca compatibilità nei PDF tecnici
• Limite: se la compatibilità è implicita o richiede incrocio di più fonti, fallisce
• Risultato: accuratezza ~60-70%

Soluzione Adeguata: Multi-Agente + Tool Use

1. Agente 1 (RAG): estrae specifiche tecniche da datasheet X e sistema Y

2. Agente 2 (Tool): interroga database compatibilità mantenuto (se esiste)

3. Agente 3 (Reasoning): valuta compatibilità elettrica, meccanica, software

4. Agente 4 (Synthesis): genera risposta con livello di confidenza

Risultato: accuratezza ~90%, con indicazione esplicita quando la verifica è incerta.

Conclusione operativa

"AI" è un contenitore vuoto. La domanda rilevante è: quale architettura, addestrata su quali dati, integrata con quali sistemi, può risolvere il mio specifico problema operativo?

Tre principi per decisioni informate:

1. Partite dal processo, non dalla tecnologia

Mappate il problema (es. ridurre errori in preventivazione), poi valutate se e quale AI serve.

2. Diffidate delle soluzioni generiche

Un LLM generalista non sostituisce competenza di dominio. Serve sempre integrazione con dati e logiche specifiche.

3. Misurate, non credete

Ogni implementazione AI deve avere KPI chiari: tasso di accuratezza, riduzione tempi, tasso di escalation a umano.

Il valore non è nell'"intelligenza artificiale" in sé, ma nella capacità di integrare elaborazione linguistica avanzata con i vostri dati, i vostri processi, e la vostra competenza di dominio.

Quando un fornitore vi parla di "AI rivoluzionaria", chiedetegli di mostrarvi l'architettura, i dati di addestramento, e i test di accuratezza sul vostro specifico caso d'uso. Se non può, state parlando con qualcuno che vende hype, non soluzioni.