Le imponenti “cattedrali” hardware che abbiamo analizzato di recente — quei monumenti torreggianti di potenza di calcolo — vengono ora riempite con architetture software sempre più complesse. Tuttavia, man mano che scaliamo, notiamo un cambiamento: la rete neurale viene spesso utilizzata come un “solvente universale” per dissolvere problemi ingegneristici che richiederebbero, in realtà, standard di dati migliori e una logica più pulita.
In Ambiente Ingegneria, sviluppiamo soluzioni integrate di Machine Learning, dagli assistenti basati su RAG al riconoscimento delle immagini. Eppure, la nostra esperienza nello sviluppo web con Python e PostgreSQL ci ha insegnato che un approccio “neural-first” può portare al “Neural Bloat” — uno stato in cui si aggiungono parametri a un problema invece di affinare l’ingegneria sottostante.
Consideriamo l’attuale scenario:
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