Ecco una storia di detective analitica per te: un prodotto ha 5 milioni di MAU e l'80% di DAU / MAU. È sano? La maggior parte delle persone, così come il tuo LLM, direbbe: wow, prodotto forte! Ora aggiungi un altro fatto: Durata media della sessione giornaliera: 30 secondi Improvvisamente la storia cambia. Forse gli utenti stanno solo controllando una notifica e poi se ne vanno. Forse questo è un coinvolgimento superficiale e riflessivo, non un vero valore del prodotto. Ma aggiungi un altro fatto: è un'app per i pagamenti Ora 30 secondi sembrano del tutto normali! Apri l'app, invia denaro, chiudi l'app. Gli stessi metriche, ma con un'interpretazione completamente diversa. Questo è uno dei più grandi problemi con l'analisi AI. L'AI non si ferma affidabilmente e dice: "Non ho abbastanza informazioni per sapere." Invece, riempie i vuoti con la storia più statisticamente plausibile che ha visto prima. Ecco perché input scarsi producono output generici ma sicuri. La soluzione a questo? Contesto ortogonale: fatti indipendenti che riducono l'ambiguità da diverse direzioni. Leggi il nostro ultimo saggio in Opinionated Intelligence sull'idea di Contesto Ortogonale.