L’esperienza umana resta oggi insostituibile:
l’AI alla prova dei fatti

La sfida non è sostituire l’esperienza umana, ma costruire un’alleanza virtuosa tra competenza e innovazione in cui la tecnologia agisca come acceleratore della performance.

Abbiamo recentemente condotto una sperimentazione su un caso reale: un fabbricato danneggiato in una regione del Centro-Sud in cui si dovevano quantificare i costi di ripristino di parti murarie ed impianti. Abbiamo testato tre modelli di AI generativa — ChatGPT, Gemini e Grok — fornendo fotografie, planimetrie e prezzari, e per tutti lo stesso prompt.⁽¹⁾

Le stime prodotte dai tre motori hanno mostrato differenze significative: da 25.000 a circa 40.000 euro; alcuni modelli hanno inventato voci di prezzario, altri hanno omesso componenti chiave come la sanificazione o parti dell’impianto elettrico. Un risultato che conferma quanto l’AI “generica”, come sono appunto ChatGPT, Gemini e Grok - e non una RAG⁽²⁾ “verticale”, che è il futuro prossimo - possa essere oggi utile per una mera bozza iniziale, che tuttavia deve essere interpretata, corretta e validata dal perito.

Un ecosistema a supporto delle Società Peritali, che però devono investire (e molto) in Ricerca e Sviluppo

La nostra visione è chiara: l'ecosistema AI deve potenziare il lavoro umano, liberando il perito dalle attività “secondarie” per concentrarsi su analisi complesse e decisioni critiche. Gli strumenti devono essere integrati in flussi operativi concreti, così come sta avvenendo con la piattaforma Global Claims, il sistema sviluppato con Betacom che All Consulting utilizza ormai da oltre un anno e che vede modifiche ed integrazioni apportate di fatto su base settimanale (in quanto l’evoluzione è continua e costante).

La sperimentazione ha evidenziato, fra il resto, che l’efficacia dell’AI dipende in gran parte dalla qualità del prompt, al punto che il prompt engineering diventa così una nuova competenza professionale. Per supportare queste attività occorre creare una funzione di R&D dedicata incaricata della progettazione dei modelli, della validazione dei risultati e dell’analisi dell’impatto sui processi operativi, inclusa la riduzione della curva di apprendimento per i nuovi professionisti in formazione.

Nuovi scenari

La trasformazione digitale richiede però anche una trasformazione culturale. La figura del perito evolve e si aggiunge il ruolo di gestore dell’informazione, capace di utilizzare l’intelligenza artificiale come strumento di analisi, sintesi e previsione.

L’AI può generare efficienza, ma anche nuovi rischi: errata interpretazione dei dati, eccessiva fiducia negli automatismi, assenza di controllo umano. È per questo che serve un approccio bilanciato, basato su regole chiare, auditabilità dei processi e tracciabilità dei risultati, senza mai rinunciare alla trasparenza e alla responsabilità tecnica.

_______

⁽¹⁾ Il prompt è l’insieme di istruzioni o domande che vengono fornite a un modello di intelligenza artificiale generativa per guidarne le risposte. In questo caso, il prompt descrive il contesto, i materiali a disposizione e l’obiettivo della valutazione dei costi di ripristino.

⁽²⁾ Retrieval-Augmented Generation è un'applicazione che collega un modello di AI generativa con una knowledge base esterna, che rende il motore specifico per il settore in cui opera. Una AI “verticale” del settore assicurativo potrà leggere le CGA molto meglio di quanto fa ad esempio ChatGPT, ma non saprà replicare ad esempio alla domanda “qual è la ricetta del limoncello?”, cui invece le AI generative rispondono perfettamente!