Ogni volta che qualcuno dice “l’AI è impressionante” senza specificare per cosa, un LLM locale perde un token e un prompt engineer nasce… purtroppo.

Mettiamolo subito in chiaro: l’AI non è magica. È solo molto brava a sembrare intelligente mentre esegue una previsione statistica con la sicurezza di chi non ha mai dubitato di sé. Un po’ come certa gente su LinkedIn.

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    ║  ░░░▒▒▒▓▓▓███  STATISTICA + PATTERN MATCHING ≠ INTELLIGENZA  ███▓▓▓▒▒▒░░░     ║
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Il grande equivoco: “capisce”

No. Un LLM non capisce. Non ragiona, non deduce, non “sa”. Predice la parola successiva basandosi su una quantità oscena di dati e pattern.

Il problema non è il modello. Il problema è che tu gli parli come se fosse:

• un esperto,
• un giudice,
• un oracolo,
• o peggio… un collega affidabile.

Spoiler: non lo è.

Se gli chiedi una cosa vaga, ti risponderà in modo vago. Se gli chiedi una cosa sbagliata, ti risponderà con convinzione. E se non sai valutare la risposta, il danno è già fatto.

Prompt scritti male = output spazzatura

La maggior parte dei “fallimenti dell’AI” nasce da prompt pigri.

Esempio classico:

“Scrivimi uno script Python per fare X”

Traduco quello che il modello sente:

“Indovina cosa voglio, ma fallo velocemente e senza contesto”

Poi ci si lamenta che:

• manca la gestione degli errori,
• usa librerie a caso,
• inventa parametri,
• o fa cose che quasi funzionano.

L’AI amplifica la qualità dell’input. Se l’input è mediocre, l’output sarà elegantemente mediocre.

“Ma sembra sicura di sé!”

Certo. Un LLM non ha il concetto di incertezza come un umano. Non arrossisce, non tentenna, non dice “forse sto dicendo una cazzata”.

Se non la forzi tu a:

• dichiarare assunzioni,
• esplicitare limiti,
• ragionare per passi,

lei andrà dritta. Anche contro un muro. Anche con te sopra.

Cloud vs Local: comodità contro controllo

Qui arriva la parte che fa storcere il naso.

I modelli cloud sono:

• potenti,
• comodi,
• ottimi per prototipare.

Ma sono anche:

• opachi,
• fuori dal tuo controllo,
• addestrati/filtrati secondo logiche che non decidi tu.

I modelli locali sono:

• più lenti,
• più limitati,
• meno “wow”.

Ma sai:

• cosa gira,
• dove girano i dati,
• come si comportano.

Non è una questione di “meglio o peggio”. È una questione di sapere cosa stai usando, invece di adorarlo come un totem.

Caso reale: quando l’AI mente (senza sapere di mentire)

Uno dei momenti più pericolosi è quando l’AI:

• usa termini tecnici corretti,
• costruisce una spiegazione coerente,
• ma parte da un presupposto falso.

Il risultato è una risposta plausibile, elegante, completamente sbagliata.

Se non hai le competenze per validarla:

• la implementi,
• la deployi,
• e poi passi ore a capire perché “non ha senso”.

Indovina un po’? Non è colpa dell’AI. È colpa tua che le hai delegato il pensiero.

Come usare l’AI senza farti usare

Regole semplici, ma scomode:

1. Non chiederle di pensare al posto tuo
2. Usala come moltiplicatore, non come stampella
3. Forzala a spiegare il perché, non solo il come
4. Dubita delle risposte troppo lisce
5. Se non sai valutare l’output, non sei pronto a usarla

Crudele? Sì. Vero? Ancora di più.

Conclusione (quella che nessuno vuole leggere)

L’AI non ti rende più intelligente. Rende più evidente quanto lo sei già.

Se la usi bene, accelera tutto. Se la usi male, amplifica errori, confusione e falsa sicurezza.

E no, non è magia. È solo statistica con un ottimo reparto marketing.