Per anni abbiamo sentito dire che i dati sono il nuovo petrolio. Ma c’è una verità scomoda che sta emergendo nel mondo dell’Intelligenza artificiale: i pozzi pubblici si stanno prosciugando. Fino a oggi, i grandi modelli linguistici (LLM) come GPT o Claude sono stati addestrati “mangiando” quasi tutto l’internet accessibile: Wikipedia, Reddit, libri digitalizzati, articoli di notizie. Ma cosa succede quando l’internet finisce?
Siamo di fronte a un fenomeno che i ricercatori chiamano “data exhaustion” (esaurimento dei dati):
- La conseguenza: Se tutti usano gli stessi dati pubblici per addestrare i modelli, l’AI diventa una commodity. Il modello che usi tu è identico a quello che usa il tuo concorrente.
- Il limite della quantità: Le grandi aziende di AI hanno già scansionato quasi tutto il testo di alta qualità disponibile pubblicamente. Secondo alcune stime, potremmo esaurire i dati linguistici di alta qualità entro il 2026.
- Il problema della qualità: Ciò che resta fuori è spesso rumore, spam o contenuti generati sinteticamente da altre AI, il che rischia di degradare le performance dei modelli (il cosiddetto “collasso del modello”).
Se l’oro superficiale è stato raccolto, i diamanti sono ancora sepolti nelle profondità dei server aziendali. È qui che avviene il vero cambio di paradigma. I dati pubblici insegnano all’AI come parlare e ragionare in generale. I tuoi dati le insegnano come lavorare per la tua azienda.
Da questo ragionamento nasce un paradosso: “Mentre le aziende temono di non avere abbastanza dati rispetto a Google o OpenAI, ignorano di possedere l’unica risorsa che Google e OpenAI non potranno mai avere: il loro contesto interno.”
FIle excel, email, documenti di tutti i tipi, immagini possono essere trasformate in una base di conoscenza dalla quale un sistema di intelligenza artificiale può accedere ed evolvere rispetto alla sua versione base allenata sui dati pubblici. Nasce però la complicazione di strutturare questa base di conoscenza e, molto spesso, all’interno dell’ecosistema aziendale troviamo parecchi “dark data” (o dati non strutturati):
- Email e comunicazioni interne: Dove risiede la storia delle decisioni prese e la gestione delle crisi.
- Report tecnici e PDF: Dove si nasconde il know-how specifico di prodotto.
- Ticket di assistenza clienti: Dove si trovano i veri problemi degli utenti e le soluzioni reali applicate dai tecnici esperti.
Trasformare questi archivi polverosi in una base di conoscenza attiva e strutturata (tramite tecniche come la RAG e ricerca semantica) permette all’AI di rispondere non come un generico assistente, ma come un dipendente senior con anni di esperienza.
L’era dell’addestramento sull’intero scibile umano pubblico sta rallentando. Inizia ora l’era della specializzazione verticale. Non preoccupatevi di non avere “tutto l’internet”. Preoccupatevi di non star valorizzando i terabyte di esperienza, cultura e processi che la vostra azienda produce ogni giorno. Quello è l’unico dataset che nessuno potrà mai copiare.