L’adozione crescente dei Large Language Model (LLM) in ambito professionale richiede una valutazione critica delle loro effettive capacità e limitazioni, direzione in cui stanno muovendo le scienze cognitive nel confronto con l’intelligenza umana. Questo articolo presenta un’esperienza empirica, basata su un caso d’uso specifico, l’automazione del riordino alfabetico di un database, per esaminare i limiti strutturali e operativi di questi sistemi. L’analisi rivela significative discrepanze tra le aspettative teoriche e le prestazioni pratiche, evidenziando la necessità di approcci metodologici più rigorosi nell’implementazione di soluzioni basate su intelligenza artificiale generativa.

La presente ricerca si propone di esaminare criticamente le capacità effettive del sistema probabilistico alla base di tutte le reti neurali generative. L’obiettivo è fornire una valutazione bilanciata che possa orientare decisioni informate sull’implementazione di queste tecnologie. Il caso di studio selezionato riguarda l’automazione di un processo di riorganizzazione editoriale: il riordinamento alfabetico di una raccolta di 500 aforismi distribuiti su 65 pagine in formato A5. L’obiettivo era duplice: facilitare la creazione di un indice analitico strutturato e rendere la pubblicazione scalabile per future edizioni ampliate. Questo tipo di attività presenta caratteristiche ideali per la valutazione dei LLM, combinando elementi di comprensione testuale, elaborazione strutturata e mantenimento della coerenza semantica. La natura ripetitiva del task lo rende teoricamente adatto all’automazione, mentre la complessità del contenuto testuale consente di valutare la profondità di comprensione del sistema.

L’esperimento è stato condotto utilizzando diversi modelli LLM, con particolare focus su sistemi open source come DeepSeek per aggirare le limitazioni economiche proprie delle piattaforme commerciali. La valutazione ha seguito un approccio multidimensionale, analizzando accuratezza, coerenza, completezza e fedeltà al contenuto originale (Craft Prompting). Il test si è svolto su sessioni multiple su diverse piattaforme per valutare la riproducibilità dei risultati, i comportamenti anomali e le deviazioni dal comando di partenza sono tutti tracciabili dalle chat dei sistemi impiegati, non ha senso riprodurli individualmente nei limiti di questo articolo, trattandosi di processi relazionali caratterizzati dall’unicità del rapporto instauratosi fra ogni sistema e il soggetto utilizzatore: si vuol condividere dunque il risultato complessivo di un’esperienza, la cui verifica è possibile eventualmente in sede di dibattito accademico.

L’analisi ha evidenziato significative limitazioni operative che impattano direttamente sull’applicabilità pratica dei LLM. Il token limit è senza dubbio il primo e più impattante fra questi ostacoli sistemici: la maggior parte delle piattaforme commerciali impone restrizioni che impediscono l’elaborazione di documenti estesi in sessioni singole, richiedendo frequentemente l’upgrade a piani premium. Questa limitazione non è meramente tecnica ma riflette un modello di business che può rendere proibitivo l’uso intensivo di questi strumenti per organizzazioni con budget limitati. La disponibilità di alternative open source, tuttavia, rende tali barriere non insormontabili dal punto di vista tecnologico, soprattutto tenendo presente che nei test di base queste ultime non hanno manifestato capacità inferiori rispetto ai modelli commerciali.

Un aspetto critico emerso dall’analisi riguarda la natura intrinsecamente probabilistica dei LLM: ogni interazione produce risultati potenzialmente diversi, anche mantenendo identici i parametri di input. Questa variabilità comporta una potenziale inaffidabilità per l’integrazione di tali sistemi in processi aziendali che richiedano standardizzazione e prevedibilità. La mancanza di determinismo comporta implicazioni profonde per la qualità del servizio e la gestione del rischio operativo: le organizzazioni devono sviluppare strategie specifiche per gestire questa incertezza intrinseca, implementando meccanismi di verifica e controllo qualità più rigorosi rispetto ai processi tradizionali.

L’analisi dettagliata dei risultati nell’esperienza di cui si è detto in apertura, ha rivelato inoltre pattern anomali significativi che sollevano questioni fondamentali sulla natura della “comprensione” nei LLM. Il sistema ha mostrato infatti una curiosa tendenza ad omettere selettivamente contenuti, senza alcuna logica apparente, non correlata ai limiti di token o ad altri vincoli tecnici identificabili. Più preoccupante è stata la propensione del sistema a riscrivere spontaneamente in alcuni casi il contenuto, alterando struttura e significato degli aforismi originali archiviati nel database, o addirittura a generare contenuto completamente nuovo presentandolo come parte del materiale originale. Questi comportamenti indicano una comprensione solo superficiale del task richiesto e sollevano serie questioni sulla affidabilità dei risultati.

Questa inconsistenza nell’elaborazione semantica evidenzia una limitazione fondamentale: i LLM eccellono nella generazione di testo ‘plausibile’, ma mostrano debolezze significative nell’analisi strutturata e nella comprensione profonda delle relazioni concettuali. L’esperienza condotta solleva questioni fondamentali sulla natura della ‘comprensione’ nei sistemi di intelligenza artificiale.

Un’intelligenza che non pensa: i risultati suggeriscono che i LLM operino attraverso sofisticati meccanismi di matching statistico piuttosto che attraverso processi di comprensione genuina comparabili a quelli umani. Questa distinzione non è meramente teorica, ma ha implicazioni pratiche per la progettazione di sistemi affidabili. La capacità di generare output convincenti non equivale necessariamente alla comprensione del problema sottostante, creando un gap tra prestazioni percepite e affidabilità effettiva.

L’analisi evidenzia che, anche ipotizzando miglioramenti nell’accuratezza e nella riduzione del margine di errore, i limiti fondamentali dei LLM potrebbero persistere: la natura imitativa piuttosto che deduttiva di questi sistemi, si pone come una barriera strutturale che richiede una revisione del metodo alla base del sistema.

Il raggiungimento di una vera comprensione artificiale richiederebbe probabilmente approcci ibridi che combinino elaborazione statistica con sistemi simbolici e meccanismi di ragionamento logico più sofisticati, cosa molto difficile da progettare se consideriamo la natura tuttora in buona parte misteriosa dei processi intuitivi nell’intelligenza umana. Le organizzazioni che considerano l’adozione di LLM devono sviluppare dunque strategie specifiche per gestire i limiti qui identificati. Intendiamo con questo l’implementazione di processi di verifica multilivello, la definizione di soglie di accuratezza accettabili e lo sviluppo di protocolli di fallback per situazioni in cui il sistema produce risultati insoddisfacenti. Particolarmente importante è la formazione del personale sui limiti intrinseci di questi strumenti, evitando la sovrastima delle loro capacità e mantenendo sempre un controllo umano sui processi critici.

L’analisi suggerisce che l’implementazione più efficace dei LLM avviene attraverso un approccio ibrido che combina automazione e supervisione umana, piuttosto che perseguire la completa automazione: le organizzazioni dovrebbero considerare questi strumenti come amplificatori delle capacità umane, mantenendo il controllo critico sui processi decisionali. La valutazione del rapporto costo-beneficio deve includere non solo i costi diretti delle piattaforme LLM, ma anche i costi indiretti legati alla verifica, correzione e gestione degli errori. In molti casi, l’automazione parziale con supervisione umana può risultare più economica della completa automazione con i relativi rischi operativi.

Le organizzazioni dovrebbero adottare un approccio graduale all’implementazione, iniziando con l’assegnazione di compiti a basso rischio e aumentando progressivamente la complessità delle applicazioni man mano che si acquisisce esperienza con le peculiarità di questi sistemi. È fondamentale mantenere sempre meccanismi di controllo umano, particolarmente per processi che impattano direttamente su clienti, o che comportino decisioni strategiche. La trasparenza sui limiti del sistema deve essere comunicata inoltre chiaramente a tutti gli utenti finali, cosa che non sempre avviene nella comunicazione intorno alle cosiddette Intelligenze Artificiali.

L’implementazione di LLM richiede sistemi di monitoraggio continuo delle prestazioni, con metriche specifiche per accuratezza, coerenza e affidabilità. Questi sistemi devono essere progettati per identificare rapidamente degradazioni nelle prestazioni o comportamenti anomali. Il diffondersi progressivo di modelli open source più accessibili sta democratizzando l’accesso a queste tecnologie, riducendo le barriere economiche e consentendo una sperimentazione più ampia. Questo trend potrebbe accelerare lo sviluppo di soluzioni più specializzate e affidabili per specifici domini applicativi.

L’esperienza condotta con i Large Language Model generativi rivela un panorama complesso caratterizzato da potenzialità significative accompagnate da limitazioni strutturali che richiedono attenzione critica: mentre questi sistemi dimostrano capacità impressionanti nella generazione di contenuto e nell’elaborazione linguistica, la loro applicazione a compiti complessi e strutturati presenta criticità da non sottostimare. I limiti identificati, dalla mancanza di vera comprensione semantica alla variabilità intrinseca dei risultati, suggeriscono che l’implementazione efficace di questi strumenti richiede un approccio metodologico rigoroso e realisticamente calibrato sulle loro effettive capacità. Le organizzazioni che desiderino sfruttare il potenziale dei LLM devono sviluppare strategie che riconoscano esplicitamente questi limiti, implementando appropriate misure di controllo e supervisione.

Sarebbe banale e inutilmente semplicistico pretendere che tali limitazioni invalidino l’utilità di questi sistemi. Piuttosto, esse evidenziano la necessità di un approccio più cauto all’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi operativi, che bilanci automazione ed efficienza con controllo umano e gestione del rischio. Il futuro sviluppo di questa tecnologia dipenderà probabilmente dalla capacità di superare i limiti strutturali attuali attraverso innovazioni concettuali alla base del sistema stesso, possibilmente attraverso approcci ibridi che combinino diverse metodologie di intelligenza artificiale, ma fino a quando non si potrà riprodurre il processo intuitivo proprio della mente umana, nessun sistema di modellizzazione generativo potrà realmente sostituire l’uomo nei processi di produzione. Si deve piuttosto affiancare l’automazione al personale umano; l’esperienza pratica e tutto sommato limitata, che siamo qui a riferire, vuol dare un contributo ulteriore al corpo crescente di evidenze intorno alla necessità di una valutazione bilanciata rispetto a queste tecnologie emergenti, fornendo insight pratici per professionisti e organizzazioni che intendano relazionarsi al complesso panorama dell’intelligenza artificiale generativa.