Il modello più grande non è sempre la scelta migliore. Le tecniche di ottimizzazione spesso permettono la stessa qualità percepita a una frazione del costo hardware.
RAG e fine-tuning vengono spesso presentati come alternative equivalenti. Non lo sono: risolvono problemi diversi, e scegliere quello sbagliato costa mesi di lavoro.
Adottare uno strumento AI senza aver verificato dove finiscono i dati è il modo più rapido per trasformare un guadagno di produttività in un problema di conformità. Ecco cosa controllare prima.
Un modello chiuso e uno open-weight non sono due varianti dello stesso prodotto: cambiano chi vede i tuoi dati e chi controlla il sistema. Ecco come decidere caso per caso.
Gli agenti AI promettono di automatizzare interi flussi di lavoro. Su modelli open, oggi, alcuni casi funzionano bene in produzione — altri no, ed è meglio saperlo prima di costruirci sopra.
La parola "open" viene usata con grande libertà nel mondo AI. Le licenze dietro i modelli, però, sono molto diverse tra loro — e leggerle prima di adottarli non è opzionale.
"Ci serve un supercomputer?" è la domanda che blocca più progetti AI prima ancora di iniziare. Quasi sempre la risposta è più modesta di quanto si tema.
"Modello open" non è una categoria sola: dietro il termine ci sono famiglie molto diverse tra loro. Ecco come orientarsi senza farsi guidare solo dai benchmark.