Valutare i moderni modelli AI come Gemini o Claude richiede di superare i benchmark tradizionali, spesso viziati da soluzioni memorizzate durante l'addestramento. Un approccio più efficace utilizza puzzle logici a complessità variabile, come la Torre di Hanoi, che costringono il modello a un ragionamento algoritmico puro. Questo metodo svela limiti e funzionamenti inattesi, cruciali per le decisioni aziendali.

L'analisi mostra che il "collasso del ragionamento" è spesso un'illusione. I modelli non falliscono per incapacità logica, ma per vincoli pratici: nella Torre di Hanoi, si fermano per non superare il limite di token di output nella lunga sequenza di mosse (2N−1), dimostrando una pragmatica gestione delle risorse. In altri casi, come nel "River Crossing", il loro "fallimento" consiste nel corretto riconoscimento che il problema, per come è posto, è matematicamente irrisolvibile, un'intuizione che i sistemi di valutazione automatici possono erroneamente penalizzare.

Per le aziende, questo si traduce in una guida strategica all'adozione:

1. Bassa complessità: I modelli standard (LLM) sono più efficienti e meno costosi.
2. Media complessità: I modelli di ragionamento (LRM) giustificano il costo maggiore con una superiore accuratezza.
3. Alta complessità: Entrambe le tecnologie hanno limiti fondamentali che il "pensiero" aggiuntivo non può superare.

Questa scelta mirata ottimizza i costi, evitando anche l' "overthinking" degli LRM su problemi facili, un fenomeno in cui il modello continua a calcolare dopo aver già trovato la soluzione, sprecando risorse di calcolo e aumentando i costi di inferenza.

Il prompt engineering si rivela un fattore decisivo. Un modello che non riesce a elencare migliaia di mosse può invece generare con successo il breve algoritmo software che le produce. Questo dimostra che il suo limite non è nella logica, ma nel formato della richiesta. Emerge però un paradosso fondamentale: i modelli faticano nell'eseguire meccanicamente e senza errori un lungo algoritmo che loro stessi hanno ideato, mostrando un divario critico tra ideazione ed esecuzione prolungata. La loro performance, inoltre, appare legata più alla familiarità con i dati di addestramento (una forma di memoria sofisticata) che a una capacità di ragionamento pura. L'abilità su un problema comune come la Torre di Hanoi, contrapposta alle difficoltà su puzzle meno noti, ne è la prova.

In conclusione, il focus per le imprese non deve essere sulla presunta "intelligenza" del modello, ma sulla propria maturità nel governarlo. Il successo di un progetto AI non dipende dalla sua potenza nominale, ma dalla capacità di sviluppare competenze interne per progettare test su misura, formulare prompt efficaci e comprendere il divario tra le capacità concettuali di un modello e i suoi limiti operativi. È questo approccio strategico e consapevole a trasformare un investimento tecnologico in un reale vantaggio competitivo.