Milano — L’intelligenza artificiale ha fatto progressi straordinari negli ultimi anni, mettendo a disposizione modelli predittivi e sistemi generativi che stanno ridefinendo le organizzazioni di oggi. Tuttavia, con l’evoluzione delle sue capacità, aumentano anche le criticità, come allucinazioni, bias e mancanza di spiegabilità e governance. Il problema non riguarda tanto la quantità di dati che l’AI è in grado di elaborare, ma quanto questi dati possano essere realmente compresi.
Per questo Denodo, leader nell’ambito della gestione dei dati, analizza la necessità di un cambio di paradigma, che vede i tradizionali modelli data-driven evolvere verso approcci sempre più semantic-driven.
“Ogni sistema di intelligenza artificiale si basa sui dati”, spiega Andrea Zinno, Data Evangelist di Denodo. “Quando questi sono ambigui, incoerenti o scollegati dal loro contesto, anche i modelli più avanzati rischiano di produrre risultati statisticamente plausibili, ma concettualmente fragili. È qui che occorre cambiare prospettiva, passando da un approccio basato esclusivamente sugli algoritmi a uno che metta al centro il significato”.
Il significato come infrastruttura: la gestione logica dei dati
Mai come oggi, le potenzialità dell’intelligenza artificiale stanno mettendo in luce il fatto che i dati, da soli, non sono più sufficienti: senza una comprensione condivisa e formalizzata di ciò che i dati rappresentano, infatti, le informazioni rimangono prive di una direzione precisa e possono portare a decisioni più rapide, ma non necessariamente più consapevoli.
Il significato, allora, non è più un elemento secondario, ma rappresenta il fondamento su cui si basano l’accesso ai dati, la loro interpretazione e il loro utilizzo.
È qui che entra in gioco la gestione logica dei dati: a differenza delle tradizionali architetture fisiche, basate sulla replica e sul consolidamento dei dati, le architetture logiche si concentrano su come i dati vengono organizzati, messi in relazione e interpretati, indipendentemente dal luogo in cui risiedono fisicamente. Si tratta di un approccio che consente di migliorare qualità, coerenza e governance delle informazioni.
Il modello semantico, ovvero la grammatica della conoscenza
Alla base di un’architettura logica dei dati si trova il livello semantico, il vero e proprio “luogo” dove i dati vengono associati ai concetti che rappresentano.
Va ricordato che l’intelligenza artificiale non “comprende” realmente i dati: il significato non emerge automaticamente dagli algoritmi, ma deve essere esplicitamente integrato nell’architettura che li alimenta.
Un modello semantico ben progettato, dunque, deve fornire all’AI qualità e coerenza dei dati (definendo ogni concetto in modo chiaro), riduzione dei bias (vincolando i modelli all’interno di categorie, relazioni e regole di dominio esplicite) e spiegabilità (poiché gli output possono essere ricondotti a concetti comprensibili anziché a correlazioni poco chiare).
In questa prospettiva, un modello semantico diventa una sorta di coscienza strutturale dell’AI: non sostituisce gli algoritmi, ma consente ai modelli di sapere su cosa stanno operando e per quale ragione.
RAG e AI generativa: quando il linguaggio incontra il significato
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è emersa come risposta ai limiti dei modelli unicamente generativi, integrando i Large Language Models (LLM) con fonti di conoscenza esterne e prevalentemente strutturate.
Tuttavia, non tutti i livelli di conoscenza sono uguali. In assenza di una dimensione semantica, il recupero delle informazioni rimane di natura sintattica e i documenti vengono selezionati perché contengono parole simili, ma non necessariamente i concetti corretti.
Con un modello semantico, invece, il sistema non ricerca semplicemente le parole chiave, ma il significato, il contesto e l’intenzione, traducendo le domande formulate in linguaggio naturale in modalità di accesso ai dati basate su concetti ben definiti. Questo consente di ridurre drasticamente le allucinazioni, trasformando la generazione probabilistica in un processo di ragionamento consapevole del contesto.
Governance, resilienza ed etica operativa
I modelli semantici rendono possibile quella che può essere definita etica operazionale: non si tratta di un insieme di principi astratti, ma di comportamenti osservabili basati su trasparenza, coerenza e responsabilità. Un’AI affidabile, infatti, non è un’AI che non commette mai errori, ma un’AI che è in grado di spiegare il proprio ragionamento.
Questo consente di rendere i sistemi di AI più governabili, resilienti e sostenibili, anche con l’evoluzione delle tecnologie sottostanti.
“Il rapporto tra intelligenza artificiale e semantica non è opzionale: è la condizione necessaria per passare da sistemi che si limitano a elaborare informazioni a sistemi in grado di operare consapevolmente. Non ovviamente una consapevolezza interiore, che rimanda al concetto di coscienza, ma una consapevolezza del contesto nel quale l’AI opera”, conclude Zinno. “Nell’era dell’intelligenza artificiale, il vero vantaggio competitivo non risiede nell’avere più dati o modelli più grandi, ma nel disporre di una base in grado di conferire ai dati disponibili un livello superiore di significato”.
