Una richiesta di assistenza entra nel sistema di ticketing e, prima che una persona la legga, il software deve già sapere se è urgente, a quale reparto va e quanto è grave, microdecisioni che molte aziende affidano oggi a un modello linguistico interrogato più volte, con una frase da interpretare a ogni passaggio. Dal 15 settembre, giorno in cui la startup TypeSafe ha presentato Jev, quelle risposte possono arrivare come numeri, in poche centinaia di millisecondi e a un costo che si misura in centesimi per milione di token, cioè per milioni di frammenti di testo letti dal modello.
analisi
Con i decision model la soglia di confidenza diventa una procedura aziendale
Jev, Clef, la Decisions API di OpenAI e Microsoft-Decision-1: in tre settimane i decision model sono una classe. Danno probabilità invece di testo, a frazioni di centesimo. La soglia tra automazione, modello più grande e persona diventa una regola di processo da firmare, e i test indipendenti chiedono di verificare la calibrazione sui propri dati
Pubblicato il 15 ott 2026
Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
@RIPRODUZIONE RISERVATA
Fabio Lalli
Consulente in trasformazione digitale – AI & product strategy
Fabio Lalli è consulente in innovazione e AI, con oltre venticinque anni di esperienza nello sviluppo di prodotti digitali e nella trasformazione delle organizzazioni.
Ha fondato diverse realtà nel corso della sua carriera e completato un exit imprenditoriale nel settore digitale. Oggi guida Iconico, società specializzata nel supporto a startup e imprese nei processi di crescita, validazione di prodotto e go-to-market, e ZeroFive.ai, studio di consulenza strategica focalizzato sull’adozione dell’AI e sulla progettazione di architetture e modelli operativi aumentati dall’intelligenza artificiale.
Collabora con aziende di diversi settori su temi di AI transformation, modelli organizzativi, framework decisionali e misurazione dell’impatto economico delle tecnologie emergenti.
