Sbagliando s’impara: un proverbio sempreverde, che trova un suo significato anche nell’uso che facciamo quotidianamente dei Large Language Model (LLM). Fin dai primi utilizzi di GPT, siamo stati travolti da emozioni contrastanti, uno strumento dalle potenzialità immense, ma con allo stesso tempo grandi limiti, dalla conoscenza fissata a uno specifico momento nel passato a una incapacità di compiere azioni all’infuori del produrre testo.
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Gli errori sono la chiave dell’evoluzione dei Large Language Model. Dall’esplorazione iniziale di GPT alla nascita degli agenti, il percorso mostra come i fallimenti abbiano guidato innovazioni come la RAG e i sistemi ReAct. Tuttavia, l’adozione aziendale resta complessa: il successo dipende da strategie chiare, monitoraggio e continua sperimentazione
Pubblicato il 31 ott 2025
Stefano Vincenzi
Center for Advanced AI – Accenture
