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Quando le persone parlano dell'infrastruttura AI, la conversazione di solito ruota attorno alla capacità.
Quale modello è più grande.
Quale benchmark è più alto.
Quale sistema sembra più umano.
Mira si trova in una corsia diversa.
Non inizia con “quanto è intelligente il modello?”
Inizia con una domanda più silenziosa: chi è responsabile quando il modello è errato?
Quella distinzione conta più di quanto sembri.
Man mano che i sistemi AI passano dalla novità al flusso di lavoro, il centro di gravità si sposta. Non è più sufficiente che i risultati siano impressionanti. Devono essere difendibili. Se un sistema automatico segnala una transazione, riassume un documento legale, valuta un profilo di rischio o redige un rapporto di conformità, qualcuno a valle porta le conseguenze.