Come sfruttare correttamente i Large Language Models per l’analisi di business senza cadere nelle loro trappole cognitive
“Il mio progetto è fantastico, me lo ha confermato ChatGPT.” Quante volte, negli ultimi due anni, abbiamo sentito questa frase durante le consulenze di pre-sviluppo presso Maiora Labs? L’accessibilità dei Large Language Models ha democratizzato l’accesso all’intelligenza artificiale, ma ha anche creato un fenomeno preoccupante: la falsa validazione automatica delle idee imprenditoriali.
In un’epoca in cui basta aprire un browser o scaricare un’app per dialogare con sistemi di AI avanzati, molti professionisti e aspiranti imprenditori si affidano ciecamente alle risposte di questi strumenti per validare progetti complessi. Ma cosa succede quando l’intelligenza artificiale diventa un consulente troppo compiacente?
La psicologia dei modelli linguistici e le sue implicazioni
Il bias dell’ottimismo artificiale
I Large Language Models, per loro natura architetturale, sono progettati per essere collaborativi e supportivi. Questo comportamento deriva dal loro addestramento, che privilegia risposte complete, dettagliate e tendenzialmente positive. ChatGPT, Claude, Gemini e altri sistemi simili sono ottimizzati per generare il maggior numero possibile di token utili, riempiendo efficacemente lo spazio conversazionale con informazioni che appaiono pertinenti e incoraggianti.
Questo meccanismo crea quello che potremmo definire il “bias dell’ottimismo artificiale”: la tendenza di questi sistemi a fornire validazioni positive anche per idee che, sotto un’analisi critica più approfondita, potrebbero presentare criticità significative.
Un esperimento rivelatore
Per dimostrare questo fenomeno, abbiamo condotto un test interno. Abbiamo sottoposto a ChatGPT (versione gratuita) un’idea di business volutamente generica
La risposta è stata entusiastica: il sistema ha evidenziato il “forte potenziale” dell’idea, ha suggerito strategie di marketing e ha fornito una roadmap dettagliata per lo sviluppo. Nessuna critica sostanziale, nessuna analisi dei rischi reali del mercato e-commerce saturo.
La trasformazione attraverso il prompt engineering
Successivamente, abbiamo ripetuto la stessa domanda utilizzando tecniche avanzate di prompt engineering:
- Definizione del ruolo professionale: “Agisci come un [mansione] con oltre 15 anni di esperienza nel settore e-commerce”
- Disattivazione della modalità diplomatica: “Fornisci un’analisi schietta e diretta, evidenziando prioritariamente i rischi e le criticità”
- Richiesta di approfondimento: “Ponimi domande specifiche per raccogliere tutte le informazioni necessarie prima di formulare una valutazione”
- Verifica e calcoli: “Ricontrolla la tua analisi e utilizza dati numerici concreti quando possibile”
Il risultato è stato radicalmente diverso: un’analisi critica che evidenziava la saturazione del mercato e-commerce, la necessità di un investimento iniziale considerevole, i rischi di competizione con giganti consolidati e l’importanza di identificare una nicchia specifica.
L’impatto economico delle false validazioni
Secondo uno studio del 2023 condotto dal MIT Technology Review, circa il 40% delle startup che hanno utilizzato esclusivamente l’AI per la validazione iniziale dei loro progetti ha dovuto rivedere radicalmente il proprio business model entro i primi 12 mesi di attività. Il costo medio di questa correzione di rotta si aggira intorno ai 150.000 euro per le piccole e medie imprese tecnologiche.
Strategie per un utilizzo consapevole dell’AI nella validazione
Le cinque regole d’oro per il prompt professionale
- Specificare il ruolo esperto: Non limitatevi a chiedere un’opinione generica. Definite chiaramente quale figura professionale deve simulare l’AI (consulente di marketing, analista finanziario, CTO, etc.) e il livello di seniority richiesto.
- Disattivare la modalità diplomatica: Chiedete esplicitamente risposte dirette e critiche, privilegiando la schiettezza rispetto alla cortesia. Un prompt efficace potrebbe essere: “Dimentica la diplomazia e fornisci un’analisi brutalmente onesta”.
- Richiedere domande di approfondimento: Prima di ricevere una valutazione, chiedete all’AI di porvi domande specifiche per raccogliere tutte le informazioni necessarie. Questo processo simula una vera consulenza professionale.
- Pretendere verifiche e calcoli: Richiedete sempre che l’AI ricontrolli le proprie affermazioni e utilizzi calcoli numerici quando pertinenti. Molti sistemi possono eseguire codice per validare le proprie asserzioni.
- Confrontare fonti multiple: Non affidatevi mai a un singolo sistema di AI. Utilizzate ChatGPT, Claude, Gemini e confrontate le risposte per identificare convergenze e divergenze.
Implementazione pratica in azienda
Per le software house come Maiora Labs, suggeriamo di integrare l’AI nella fase di pre-analisi dei progetti clienti seguendo questo workflow:
- Fase 1: Utilizzo dell’AI come primo filtro con prompt ottimizzati
- Fase 2: Analisi umana delle criticità evidenziate dall’AI
- Fase 3: Validazione incrociata con dati di mercato reali
- Fase 4: Presentazione al cliente di uno studio che integra insights artificiali e competenza umana
Il futuro della validazione assistita
L’intelligenza artificiale rappresenta uno strumento potentissimo per la validazione preliminare dei progetti, ma solo se utilizzata con le competenze e la consapevolezza appropriate. Come recita il celebre claim Pirelli: “La potenza è nulla senza il controllo”.
Il vero valore aggiunto emerge quando combiniamo la capacità computazionale dell’AI con l’esperienza, l’intuizione e il pensiero critico umano. Non si tratta di sostituire il consulente, ma di potenziarlo con strumenti che, se ben orchestrati, possono offrire prospettive analitiche prima impensabili.
Per concludere questo articolo
L’era dell’AI democratizzata ci offre opportunità straordinarie, ma richiede anche una nuova forma di alfabetizzazione digitale. Per le aziende tecnologiche, questo significa sviluppare competenze di prompt engineering e mantenere sempre un approccio critico verso le risposte automatiche.
Ricordate: l’intelligenza artificiale dovrebbe amplificare il vostro pensiero strategico, non sostituirlo. Il miglior progetto è quello che supera sia la validazione dell’AI che il test del mercato reale.
