Per anni abbiamo creduto che un solo modello potesse fare tutto. I grandi LLM generalisti, da GPT-4 a Gemini, passando per Claude e LLaMA, promettono competenze universali e interazioni fluide su ogni tema.
Ma nel 2025 questa idea mostra la corda. La vera innovazione oggi arriva dai modelli verticali: sistemi specializzati su ambiti ben precisi, addestrati con dati settoriali, progettati per risolvere problemi concreti in contesti ad alta complessità. Il paradigma sta cambiando. E con lui il Mercato dell’AI.
Generalista non basta più
I modelli generalisti offrono versatilità, ma spesso a scapito di precisione e affidabilità. Quando si entra in domini critici (come la sanità, il diritto, la finanza o la manifattura) la conoscenza deve essere profonda, aggiornata e conforme a vincoli normativi e operativi. Serve un’intelligenza che non si limiti a “suonare credibile”, ma che sia verificabile, auditabile, contestualizzata.
Nascono così modelli come Hippocratic AI, addestrato esclusivamente su dati medici verificati da professionisti, o Paxton AI, progettato per assistere avvocati nella redazione di atti, con supporto a giurisprudenza e norme locali. Nel biotech, Profluent genera proteine con approccio generativo, ma solo entro un perimetro biologico strutturato. Non si tratta di chatbot per uso generico, ma di strumenti di lavoro, pensati per essere integrati nei processi aziendali e decisionali.
Un Mercato che si frammenta (e si rafforza)
La specializzazione alimenta un Mercato nuovo: più frammentato, ma più maturo. Le imprese iniziano a preferire modelli plug-and-play, dedicati a un solo scopo, piuttosto che API (Application Programming Interface) “onnivore” da adattare a posteriori. Questo si riflette anche nella logica economica: molte soluzioni verticali vengono fornite con licenze on-premise o edge, per garantire la privacy dei dati e la continuità operativa.
Cambia anche la geografia dell’innovazione: mentre le Big Tech continuano a investire in modelli generalisti o verticalizzazioni parziali (come Med-PaLM di Google o BioGPT di Microsoft), le Startup verticali attraggono investimenti mirati. Secondo CB Insights, nel primo semestre del 2025 oltre 900 milioni di dollari sono confluiti in progetti AI specializzati, con picchi nei settori healthcare, legale e industriale.
Verso un ecosistema di modelli verticali
La crescita dei modelli verticali suggerisce un futuro in cui coesistono più intelligenze artificiali, ciascuna addestrata su contesti ristretti ma operativamente rilevanti. L’era “dell’intelligenza artificiale che sa tutto” lascia spazio a un ecosistema multi-modello, dove ogni LLM diventa un tool esperto, interoperabile ma non onnipotente.
Questa transizione ridisegna anche il ruolo dei provider: chi offre capacità computazionale, governance dei dati e framework di sicurezza guadagna centralità. E le aziende che prima si affidavano a un’unica piattaforma ora costruiscono architetture modulari con diversi modelli verticali al proprio interno.
Non è la fine dei generalisti, ma la fine del monopolio dell’approccio “one-fits-all”. L’AI entra nell’era dell’ingegneria fine. E per chi la usa, non basta più avere un modello: serve il modello giusto, per ogni compito. ©
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