Un recente articolo della Harvard Business Review evidenzia un problema critico: l'AI generalista spesso ha difficoltà nel settore sanitario perché perde contesto, sfumature e conoscenze specializzate. I modelli possono leggere i grafici, ma possono comunque fraintendere cosa significano in pratica i segnali chiave. Il messaggio è chiaro: l'AI non ha solo bisogno di più dati, ma di dati di alta qualità, convalidati e consapevoli del dominio. Senza una solida infrastruttura dati, anche i modelli più potenti possono produrre errori pericolosi. È qui che nuovi strati infrastrutturali diventano importanti. Ecosistemi distribuiti come Perceptron mirano a supportare ambienti in cui dati, modelli e output possono essere continuamente valutati, convalidati e migliorati. Il futuro dell'AI non sarà determinato solo dall'accesso ai modelli, ma dalla qualità dei dati che li supportano e dai sistemi utilizzati per verificarli. 🔗Fonte: