Senza competenze, un LLM non ti serve a niente.

Sono sempre più convinto che fare una domanda a un LLM senza conoscenza del dominio sia inutile.

Se chiedo a Perplexity dei ristoranti in centro, perfetto: è RAG puro, recupera informazioni e le aggrega. Mi fido. Al limite, cosa ci perdo? Nulla. Se mi dice che il ristorante X è chiuso, vado su Google Maps e controllo. Non è un problema.

Ma se gli chiedo un piano di marketing? Non ho le competenze per valutarlo. Se mi propone qualcosa di sbagliato, non me ne accorgo. Ci potrei rimettere soldi, tempo e reputazione. E non è un rischio accettabile.

Il punto è questo: quando devo rendere conto di quello che produco, non posso prendere alla cieca l’output di un LLM.

Esempio concreto.

Sono un developer junior, mi assegnano un task fuori dalla mia comfort zone. Apro il coding agent, gli chiedo di implementarlo. Funziona? Probabilmente sì. Ma il codice, lo capisco? Sono in grado di argomentare le scelte di design? Perché quando il team lead mi chiede “perché hai fatto così?” e io non so rispondere, sono fregato.

Per uno junior è davvero dura usare bene gli LLM. Se non hai le competenze per valutare quello che ti viene proposto, la strada è piena di insidie.

Ed è per questo che l’AI non ruberà il lavoro a nessuno. Se ho bisogno di un piano alimentare, mi rivolgo a una nutrizionista, non a ChatGPT. La nutrizionista probabilmente userà l’AI, ma saprà valutarne l’output, correggerlo e integrarlo. Per lei è un moltiplicatore di produttività. Per chi non ha competenze, è un generatore di errori invisibili. L’AI non sostituisce i professionisti. Rende solo più evidente chi non lo è.

Azione

Quindi la prossima volta che apri una chat con un LLM, chiediti: se mi desse una risposta sbagliata, me ne accorgerei? Se no, è davvero lo strumento utile per quello che voglio fare? Se non riesco a valutare l’output, forse è meglio che mi rivolga a un esperto umano.

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