Vertical AI: nuove sinergie tra strumenti tecnologici

Con Vertical AI ci si riferisce a sistemi intelligenti altamente specializzati, progettati per uno specifici settori o aziende. Questi sistemi sono in grado di identificare i dati più rilevanti, il contesto e, aspetto fondamentale, i quadri normativi che regolano quel settore, consentendo loro di fornire risultati più accurati e di valore.

Mentre continuano a emergere nuove soluzioni basate su algoritmi di intelligenza artificiale (AI), sorge una domanda importante: in che modo le aziende stanno utilizzando il suo potenziale?

Nonostante le grandi promesse che ruotano attorno all'AI, sta iniziando a prendere forma un trend evidente. Il mercato dell'AI si sta orientando verso soluzioni su misura per le caratteristiche uniche di settori specifici e per casi d'uso concreti. Questo approccio è noto come Vertical AI.  

L'idea alla base della verticalizzazione dell'AI è il graduale allontanamento dalle soluzioni standardizzate (one-size-fits-all) per andare verso ecosistemi costruiti attorno a conoscenze specializzate.

All'interno di questi ecosistemi, gli strumenti sono progettati per migliorare le competenze in ambiti particolari e sono sviluppati in modo specifico per settori come le vendite, le assicurazioni, la finanza o l'energia.

Ciascuno di questi settori ha la propria cultura aziendale, opera in modi diversi e richiede strumenti software che riflettano le proprie esigenze specifiche. 

Di conseguenza c'è una spinta sempre crescente a sviluppare soluzioni specifiche basate su AI per ogni settore, con dati e workflow ottimizzati per quell'ambito.

Il cambio di paradigma è guidato da un forte incentivo economico per i provider: una volta costruito un modello specializzato per un settore come quello finanziario o farmaceutico, questo può essere implementato nell'intera industria con minimi adattamenti. Questa leva operativa trasforma l'adozione dell'AI da un esperimento speculativo a una strategia scalabile e ad alto margine, in grado di fornire un valore affidabile e misurabile per le aziende.  

Questo approccio trova le sue radici negli ecosistemi di dati condivisi e nei workflow comuni che caratterizzano settori specifici. Facendo leva su strumenti già affermati per il settore (ad esempio, Veeva per l'Helathcare o Bloomberg nel Finance), le aziende possono così creare soluzioni apposite che si integrano direttamente nei flussi di dati esistenti. Questa convergenza consente all'AI di andare oltre la normale assistenza generica, diventando uno strumento preciso capace di risolvere le sfide operative uniche condivise da tutti i player di un determinato settore.  

Il passaggio alla Vertical AI, però, ridefinisce completamente il livello di implementazione. Le aziende non si limitano più a 'connettere' modelli generici; stanno invece adottando uno dei due percorsi tecnici distinti. Il primo sfrutta modelli state-of-the-art (SOTA) all'interno di sistemi agentici, dotandoli di "skill" e strumenti specifici per il settore, in modo simile alle implementazioni di Anthropic, per la finanza e la sanità.

Il secondo prevede l'uso di Domain-Specific Language Models (DSLM), che offrono l'accuratezza dei Large Language Model (LLM) per scenari di business di nicchia, ma a un costo operativo significativamente inferiore. Che si tratti di agenti specializzati o di DSLM mirati, l'obiettivo è superare le genericità per risolvere le logiche operative uniche e proprie di un laboratorio farmaceutico o di un hub logistico.

Incrementare il ROI con un'AI specifica per il settore

Lo slancio dietro la Vertical AI nasce dalla necessità di trasformare ambienti "ricchi di dati" in ambienti "ricchi di valore". Per anni i settori altamente regolamentati hanno usato l'AI come "scudo"; oggi, la stanno usando come motore. Il vero valore risiede nella capacità di un'AI di padroneggiare i workflow operativi unici di un determinato ambito. 

• La sfida: le informazioni più importanti spesso risiedono in archivi frammentati che non "dialogano" tra loro, creando una "tassa invisibile" sull'efficienza.
  
• Il vantaggio verticale: le soluzioni AI specializzate colmano queste lacune grazie alla loro capacità di comprendere in modo nativo i formati dei dati e le logiche specifiche del settore.
• Il risultato: le aziende ottengono risultati più rapidi e di altissima precisione, che impattano direttamente sul bilancio. La compliance rimane uno standard non negoziabile, ma il risultato più significativo è la leva operativa ottenuta risolvendo le sfide sui dati più specifiche del settore. 
  

Per questo motivo i sistemi di AI verticale possono essere più efficaci rispetto a quelli "tradizionali": comprendono il linguaggio e le caratteristiche specifiche di ogni settore.

Il successo nella loro implementazione, tuttavia, dipende in ultima analisi dalla qualità dei dati, dall'architettura tecnica e dai sistemi informativi sottostanti.  

Si tratta essenzialmente di soluzioni AI "pacchettizzate" che fanno leva su una profonda esperienza settoriale. Di conseguenza, consentono un'implementazione più rapida e riducono in modo significativo il tempo necessario per accedere alle informazioni rilevanti.

Offrono inoltre un altro vantaggio, spesso trascurato: la creazione di proprietà intellettuale che può essere replicata in altre aziende operanti nello stesso settore.