💡Le allucinazioni non sono errori: ecco perché e come ridurre il rischio.L'Intelligenza Artificiale non "sbaglia" a caso: inventa. E c'è una differenza sostanziale. In questo video vado oltre la superficie del problema delle allucinazioni per analizzarne la causa strutturale: il Knowledge Cutoff.Non è solo una questione tecnica, ma economica: riaddestrare i modelli costantemente è insostenibile (parliamo di costi oltre il miliardo di dollari). Per questo l'industria si sta spostando verso soluzioni ibride. Analizzo nel dettaglio:1️⃣ RAG (Retrieval-Augmented Generation): la "pezza" attuale che collega l'IA a fonti esterne (ma che ha grossi limiti).2️⃣ Deep Research: l'evoluzione verso agenti autonomi che pianificano la ricerca, non si limitano a pescare dati.3️⃣ GraphRAG: il futuro prossimo per contesti complessi.L'obiettivo finale non è un'IA onnisciente, ma un'IA "onesta" che, come le previsioni meteo, ci fornisca un indice di affidabilità prima di rispondere.🔗 Articolo completo: https://webeconoscenza.gigicogo.it/allucinazioni-ai-da-fenomeno-a-soluzione-06351a08a47a👉 Newsletter: https://gigicogo.substack.com🙋‍♂️ Tu ti fidi ciecamente o verifichi sempre le fonti citate dall'IA? Fammi sapere nei commenti se hai già sperimentato differenze tra RAG classico e Deep Research.#IntelligenzaArtificiale #GenAI #RAG #DeepResearch #InnovazioneDigitale #GigiCogo #PA #trasformazionedigitale