Glossario

Modello deterministico

Che cos’è Modello deterministico?

Un modello deterministico fornisce sempre lo stesso risultato a parità di input, perché segue regole o formule fisse senza componenti casuali, ad esempio la regola «sconto del 5% sopra i 100 € d'ordine». I modelli linguistici di grandi dimensioni funzionano invece in modo probabilistico: alla stessa domanda possono rispondere in modi diversi. Nella pratica si combinano spesso i due approcci per unire flessibilità e tracciabilità.

Come aiuta KI.ordo

Nei flussi di KI.ordo blocchi come «Condizione», «Componi testo» o «Campo da JSON» seguono regole fisse, mentre i passi IA forniscono risultati flessibili ma non sempre identici.

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modellazione
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Termini correlati

Metodi Monte Carlo

I metodi Monte Carlo sono procedure di calcolo che, grazie a un numero molto elevato di campioni casuali, approssimano risultati difficili da ottenere per via analitica. Si simula un sistema migliaia di volte con ipotesi variate a caso e si analizza la distribuzione dei risultati. Le aziende li usano ad esempio per analisi del rischio, pianificazione dei progetti o valutazione di portafogli. Nell’IA trovano impiego, tra l’altro, nell’apprendimento per rinforzo e nella ricerca ad albero nei giochi.

simulazione
statistica
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Euristiche

Le euristiche sono regole pratiche o strategie semplificate che portano in tempi ragionevoli a una soluzione buona, anche se non necessariamente ottimale. In informatica e nell’IA aiutano a restringere spazi di ricerca enormi, ad esempio nella pianificazione dei percorsi, dove la distanza in linea d’aria dalla meta serve da stima, o negli scacchi, dove si valutano le posizioni. Anche nella vita quotidiana e nelle decisioni aziendali si usano euristiche, con il rischio di errori sistematici di ragionamento.

Risoluzione dei problemi
Algoritmi
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No-code

No-code indica strumenti che permettono di creare applicazioni, automazioni o siti web tramite interfacce grafiche, senza scrivere codice. I reparti aziendali possono così realizzare e testare processi in autonomia, senza attendere lo sviluppo IT. I limiti emergono con requisiti molto specifici, grandi volumi di dati o integrazioni profonde. Esempio: un team vendite costruisce con il drag and drop un flusso che smista e riassume le nuove richieste.

automazione
strumenti
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Allucinazione

Si parla di allucinazione quando un modello di IA produce un output convincente ma errato o del tutto inventato, ad esempio una sentenza inesistente, un numero sbagliato o una fonte fittizia. La causa: i modelli linguistici generano formulazioni probabili, non consultano automaticamente i fatti. Il rischio diminuisce se le risposte si basano su fonti verificate, se vengono indicati i riferimenti e se le persone controllano i risultati importanti.

Modelli linguistici
Affidabilità
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Modello