La Vertical AI sta ridefinendo il rapporto tra intelligenza artificiale e applicazioni professionali, superando i limiti dei modelli generalisti attraverso specializzazione verticale e dataset proprietari.
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L’illusione dell’assistente universale: limiti dell’IA generalista
Per alcuni anni abbiamo raccontato l’intelligenza artificiale come una corsa all’assistente perfetto: modelli sempre più vasti, addestrati su quantità enormi di dati eterogenei, capaci di rispondere – almeno in apparenza – a qualunque domanda. L’idea implicita era semplice: un modello per tutto.
Questo tipo di approccio è stato tipico, ad esempio, del primo ChatGPT e della sua messa in distribuzione su larga scala: con l’aiuto di un linguaggio estremamente (se non eccessivamente) accogliente e accomodante, quella pagina bianca così minimale e semplice sembrava chiedere esattamente di poter essere una benevola e competente estensione del nostro cervello, che stessimo pensando a un nuovo viaggio di piacere oppure a un complesso progetto lavorativo.
Dopo questa prima fase, però, questo tipo di narrazione si scontra sempre più frequentemente con utilizzi professionali avanzati. In molti contesti reali, soprattutto quelli ad alto rischio o ad alta specializzazione, l’IA generalista non è solo insufficiente: può diventare eccessivamente inaffidabile, proprio a causa della sua “volontà” di dare sempre e comunque un riscontro, talvolta prescidendo dal grado di accuratezza dello stesso.
Sta emergendo così con forza un paradigma diverso, meno spettacolare ma molto più incisivo dal punto di vista industriale: la Vertical AI, ovvero sistemi di intelligenza artificiale progettati, addestrati e ottimizzati per un dominio specifico, su dataset proprietari e con un forte innesto di know-how settoriale. È qui che si gioca oggi una parte rilevante del vantaggio competitivo, tanto dal punto di vista dei Player Tech che degli utenti finali.
Dal “one size fits all” all’IA specializzata
I modelli generalisti sono eccellenti nel linguaggio, nella sintesi, nel ragionamento probabilistico su contesti ampi. Ma proprio la loro generalità è anche il loro limite.
Quando l’errore ha un costo elevato, quando il contesto normativo è stringente, quando i dati sono sensibili o incompleti, la risposta “plausibile” non basta più.
In settori come sanità, finanza o ambito legale, la qualità dell’output non si misura sulla fluidità del linguaggio, ma sulla aderenza ai dati reali, sulla tracciabilità delle fonti, sulla coerenza con procedure e protocolli consolidati. È qui che l’IA verticale inizia a superare nettamente quella generalista.
Non perché sia “più intelligente” in senso astratto, ma perché è addestrata sul mondo giusto, su pattern molto più specifici e senza l’esigenza di doversi adattare, di volta in volta, a contesti completamente diversi. Va da sé che tutto questo richiede e obbliga anche a una selezione a monte di dataset maggiormente specialistici e di una navigazione autonoma tra fonti ristrette.
Un esempio è quello dell’IA applicata al mondo Legal: se un modello generalista, di volta in volta, potrebbe statisticamente rilevare come sufficientemente accurati aggiornamenti normativi che in realtà sono stati appena superati, uno strumento che sappia esattamente dove cercare l’ultima versione di una legge, di un decreto, di una norma, sarebbe l’unica soluzione possibile. Saprà cercare solo in questa tipologia di fonti, ma lo farà benissimo e in modo estremamente più preciso, anche perché sarà molto più allenata e leggere tra le fonti ufficiali e non a soppesare tra loro bollettini e blog, opinioni e narrativa giornalistica, documenti istituzionali e punti di vista social.
Sanità: il confronto più netto tra Vertical AI e modelli generalisti
Il settore healthcare è probabilmente quello in cui questa differenza emerge con maggiore chiarezza. Negli ultimi anni, diversi studi e sperimentazioni hanno mostrato che i modelli generalisti, se interrogati su diagnosi o percorsi clinici, possono fornire risposte formalmente corrette ma clinicamente incomplete, o peggio, fuorvianti. Mancano del contesto completo: anamnesi strutturate, dati longitudinali, esami non standardizzati, correlazioni temporali.
Al contrario, piattaforme verticali come quelle sviluppate da Epic Systems e Cerner lavorano su un terreno completamente diverso.
Non partono dal linguaggio, ma dal dato clinico: cartelle elettroniche, referti, protocolli, linee guida, flussi decisionali ospedalieri. I loro sistemi di supporto alle decisioni cliniche non “indovinano” una diagnosi: la derivano da dati strutturati, contestualizzati e validati.
Epic Systems: l’ecosistema verticale della sanità digitale
Entrambe le esperienze nascono e crescono come piattaforme EHR, cioè come infrastrutture centrali della vita clinica quotidiana, e proprio questa posizione le mette in una condizione strutturalmente diversa rispetto ai modelli generalisti: non operano “a margine” dell’informazione sanitaria, ma dentro il flusso decisionale, amministrativo e clinico degli ospedali. Epic ha costruito nel tempo un ecosistema estremamente coeso, in cui la cartella clinica, i workflow e strumenti come MyChart convergono nella produzione di dati longitudinali ricchi e coerenti; su questa base si innesta Cosmos, un grande ambiente collaborativo di dati clinici aggregati che consente analisi, ricerca e supporto decisionale partendo da informazioni già strutturate, contestualizzate e validate.
L’AI, in questo schema, non è un oracolo che “suggerisce” diagnosi, ma uno strumento che automatizza, assiste e riduce il carico cognitivo e burocratico dei clinici, i quali potranno fare riferimenti a statistiche estremamente avanzate per avere un supporto costante in quello che, ad ogni modo, resta un lavoro estremamente umano e costruito su competenze tagibili.
Cerner e Oracle: verticalizzazione complessa su scala enterprise
Cerner, dal canto suo, porta in dote una lunga storia di EHR enterprise e, con l’ingresso in Oracle, una visione industriale che punta a fondere dati clinici e infrastruttura cloud per costruire un EHR di nuova generazione, con AI incorporata nei processi; ma il percorso mostra anche quanto la verticalizzazione sia complessa e rischiosa quando si misura con implementazioni su scala nazionale, come nel caso del sistema dei Veterans Affairs, dove criticità operative e di sicurezza hanno reso evidente che in sanità non basta “aggiungere” intelligenza artificiale a posteriori. In entrambi i casi, la lezione è la stessa: il vantaggio competitivo non sta nel modello linguistico o nell’algoritmo più avanzato, ma nel controllo del dato clinico reale, nella sua qualità, nella sua continuità nel tempo e nella capacità di innestarlo in workflow affidabili.
Il confronto con gli strumenti generalisti, in questo caso, arriva ad essere praticamente non perseguibile per la distanza enorme che c’è nell’impostazione di base e nella tipologia di elaborazione dei dati. ChatGPT, o qualunque altro tool affine, può essere un ottimo strumento di supporto informativo, di educazione sanitaria o di sintesi di letteratura. Ma quando si tratta di avere elementi per addivenire a una diagnosi o a un trattamento, non ci sono dubbi rispetto a dove effettivamente vi sia la qualità a cui potersi affidare. Non totalmente e ciecamente, certo.
Il vero asset non è il modello: il valore dei dati proprietari
Quanto si è provato a delineare porta a un punto spesso sottovalutato nel dibattito pubblico: il valore competitivo dell’IA non risiede più principalmente nel modello di elaborazione, quanto la centralità del dato proprietario e la scultura di un meccanismo che lo utilizzi con modalità e dinamiche verticali e specializzate.
Dataset clinici longitudinali, archivi legali annotati, serie storiche finanziarie pulite, dati industriali raccolti in anni di operatività: questi asset sono perlopiù non acquistabili sul mercato e non sono replicabili facilmente. Non solo: diventano essenziali tanto più sono specifici dell’azienda, tanto più derivano dalle sue esperienze pregresse, diverse da tutte le altre esperienze.
Di conseguenza un adeguato sistema di Vertical AI diviene fine-tuned, calibrato e concretamente validato.
Il modello, in questo schema, diventa quasi un componente intercambiabile: anzi, si apre la possibilità di sostituirlo con algoritmi di volta in volta più innovativi e strumenti di volta in volta più adeguati. Il vero vantaggio competitivo è l’ecosistema: dati molto specifici in aggiunta all’altrettanto specifica competenza, in aggiunta all’integrazione nei processi.
Know-how verticale: il fattore umano che resta centrale
C’è poi un aspetto meno tecnico ma decisivo, spesso sottovalutato nel racconto pubblico sull’IA, ed è il ruolo del know-how verticale come fattore umano insostituibile. L’IA specialistica non nasce mai in laboratorio in modo isolato, né può essere progettata esclusivamente da data scientist o ingegneri del machine learning: prende forma, piuttosto, in un dialogo continuo e talvolta conflittuale con chi conosce intimamente il dominio di applicazione.
Medici, giuristi, analisti finanziari, ingegneri di processo non intervengono come semplici “fornitori di requisiti”, ma come co-architetti impliciti del sistema, perché sono loro a stabilire cosa conta davvero, cosa può essere ignorato, quali ambiguità sono tollerabili e quali invece rappresentano un rischio inaccettabile. Non in termini generali, ma estremamente specifici sul contesto.
È anche per questo che molte soluzioni di Vertical AI non vengono presentate come prodotti tecnologici in senso stretto, ma come soluzioni operative, talvolta persino come “metodi” o “piattaforme di supporto”, in cui l’intelligenza artificiale è incorporata, a tratti invisibile come è invisibile nel nostro sistema di antispam che oramai diamo per assodato, e agisce all’interno di processi già esistenti invece di entrarvi a gamba tesa, quasi a tentare di sostituirli. L’IA non diventa protagonista, ma strumento silenzioso che amplifica possibilità, facilita decisioni, riduce attriti, rende più sostenibili flussi di lavoro complessi.
Questo approccio spiega anche una caratteristica che, nel confronto con i modelli generalisti, può apparire come un limite: le Vertical AI scalano più lentamente. Ma è una lentezza che può effettivamente diventare accuratezza, un prezzo da pagare per costruire sistemi affidabili, contestualizzati e realmente adottabili. In cambio, producono impatti più profondi e duraturi, incidendo non tanto sulla superficie dell’interazione, quanto sulla struttura stessa dei processi decisionali. È qui che il fattore umano non scompare, ma cambia ruolo: non viene automatizzato, bensì codificato, reso esplicito e, in parte, trasferito dentro sistemi che funzionano proprio perché non hanno mai smesso di dialogare con chi conosce davvero il mestiere.
Il tema dei dati in azienda: privacy e controllo nella Vertical AI
Un ulteriore elemento che emerge frequentemente negli assessment aziendali in merito all’introduzione di nuove tecnologie IA, riguarda la gestione della privacy e dei dati sensibili, che nelle Vertical AI assume un peso strutturalmente diverso rispetto ai modelli generalisti, nati perlopiù per un utilizzo di tipo personale. Disporre di un sistema interno, o comunque fortemente controllato dall’organizzazione, significa innanzitutto poter delimitare con precisione dove risiedono i dati, chi vi accede, per quali finalità e con quali garanzie tecniche e giuridiche. Nei settori regolati – sanità, finanza, ambito legale, pubblica amministrazione – questo è una condizione abilitante: i dati non possono essere trasferiti indiscriminatamente verso infrastrutture esterne, né utilizzati per addestramenti generici o opachi.
Ma anche più in generale, in situazioni meno stringenti, raramente le industrie si avvicinano a questi nuovi strumenti, come non si avvicinano ai gestionali, senza avere la totale garanzia di una gestione in-house dei propri dati e dei propri flussi.
Le Vertical AI nascono proprio per operare entro vincoli, perché il vincolo è tendenzialmente un elemento fondante della precisione. A differenza dei modelli generalisti, che per loro natura lavorano su infrastrutture condivise e su logiche di utilizzo trasversali, i sistemi verticali possono essere progettati in modo da non “uscire mai” dal perimetro organizzativo, garantendo che i dati restino sotto il controllo del titolare e che ogni elaborazione sia tracciabile e giustificabile. Questo approccio riduce drasticamente il rischio di leakage, di utilizzi secondari non autorizzati e di conflitti con normative come il GDPR o con obblighi di segretezza professionale, rendendo la compliance non un’aggiunta successiva, ma una proprietà intrinseca del sistema. Anche qui emerge una differenza culturale prima ancora che tecnologica: la privacy non viene trattata come un problema da mitigare a valle, ma come un vincolo progettuale a monte, che orienta scelte architetturali, modelli di governance e persino il tipo di intelligenza artificiale che è sensato adottare. In questo senso, la Vertical AI non è solo più precisa o più affidabile, ma anche più compatibile con quei contesti in cui il valore del dato non sta solo in ciò che permette di fare, ma soprattutto in ciò che impone di non fare.
Una lezione più ampia: dalla potenza alla competenza
Quanto si è riportando tracciando il disegno della Vertical AI ampiamente intesa, ci dice qualcosa che va oltre la tecnologia. Ci ricorda che l’intelligenza – artificiale o umana – non è mai astratta: capire un po’ di tutto, non equivale a capire bene qualcosa.
Questo semplicissimo e banale dato di fatto, esplode per estensione nell’applicazione di sistemi complessi all’interno di un’azienda e dei suoi flussi strategici e operativi.
Stiamo entrando in una fase più matura: meno promesse universali, più sistemi affidabili; meno demo spettacolari, più strumenti che funzionano davvero per ciò che, nello specifico, vogliamo che facciano.
E in questo passaggio, il centro di gravità si sposta dal modello al dato, dall’algoritmo al contesto, dalla potenza alla competenza.
È forse una buona notizia. Perché significa che, anche nell’era dell’IA, il valore continua a nascere dove tecnologia e conoscenza umana si incontrano davvero e, più in generale, torna ad essere essenziale un elemento che sembrava aver perso la propria capacità attrattiva nel pensiero: la complessità.
