Tech Digest: RAG, agenti CLI, QA “debate”, GenAI video e strumenti scientifici

Se usi l’AI in azienda, in queste settimane contano soprattutto affidabilità, controllo e tempi di adozione. Ecco 5 letture utili per impostare meglio RAG e agenti, valutare nuove tecniche di verifica, e capire rischi pratici su contenuti generati.

RAG: molte aziende misurano la metrica sbagliata (e pagano in affidabilità)

Con RAG non basta “attaccare” un motore di ricerca interno al modello: il recupero delle informazioni diventa una dipendenza di sistema. L’articolo spiega perché valutare solo l’accuratezza del modello può nascondere problemi di retrieval (copertura, freschezza, permessi) che poi emergono in produzione.

Impatto pratico: meno risposte errate significa meno tempo perso e meno rischi.

Conseguenza: rivedere KPI e test end-to-end di ricerca, permessi e citazioni.

Micro-azione: crea un set di 30 domande reali e verifica fonte, accessi e aggiornamento dei documenti.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Agenti e CLI: perché l’interfaccia comanda più del prompting

Note e citazioni su come alcuni agenti funzionano meglio quando hanno una “strada desiderata” chiara: comandi, subcomandi e convenzioni coerenti riducono il bisogno di prompt lunghi. Il punto non è la magia dell’agente, ma la progettazione dell’interazione e dei limiti operativi.

Impatto pratico: agenti più prevedibili e meno errori in task ripetitivi.

Conseguenza: conviene investire in comandi standard e guardrail, non in prompt infiniti.

Micro-azione: definisci 10 comandi/azioni “ufficiali” per i task ricorrenti e blinda gli input.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Dibattito interno nei modelli: più accuratezza su task complessi (ma va governato)

Uno studio attribuito a Google descrive modelli che migliorano le risposte simulando un “dibattito” interno tra prospettive diverse. L’idea è utile per ridurre errori su problemi complessi, ma introduce costi/tempi maggiori e richiede criteri di verifica chiari per evitare razionalizzazioni.

Impatto pratico: migliore qualità su analisi, controlli e decisioni assistite.

Conseguenza: serve scegliere dove vale la pena pagare più latenza per più accuratezza.

Micro-azione: applica il “doppio passaggio” solo a preventivi, compliance e report critici.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

PA e video generati con AI: implicazioni operative per policy e tracciabilità

Un documento indica che il DHS USA usa generatori video AI per creare e modificare contenuti pubblici. Per aziende e studi professionali il punto pratico è la governance: se l’AI entra nei flussi di comunicazione, diventano centrali tracciabilità, approvazioni, archiviazione delle versioni e gestione dei diritti.

Impatto pratico: riduce rischi reputazionali e contestazioni su contenuti.

Conseguenza: policy e registro delle modifiche diventano necessari anche per il marketing.

Micro-azione: imposta un flusso di approvazione con log di prompt, asset e versioni finali.

Fonte: technologyreview.com — Leggi

Editor con LLM per scrittura scientifica: cosa imparare per documenti aziendali

Un nuovo strumento descritto come editor con LLM integrato per la scrittura scientifica mostra un trend: l’AI si sposta dentro gli strumenti di lavoro, non in chat separate. Per PMI e professionisti è un promemoria su controlli: citazioni, fonti, versioning e revisione umana restano fondamentali.

Impatto pratico: accelera bozze, ma richiede un processo di revisione.

Conseguenza: cambiano i flussi documentali (policy, qualità, proprietà dei testi).

Micro-azione: crea una checklist per documenti AI-assistiti: fonti, numeri, termini, responsabilità.

Fonte: technologyreview.com — Leggi

Il filo comune è operativo: misurare bene i sistemi (non solo i modelli), progettare interfacce e controlli, e mettere governance sui contenuti generati. Se questa settimana devi scegliere un intervento, parti da test e tracciabilità: sono quelli che evitano incidenti in produzione.