Siamo stati abituati a pensare ai grandi modelli linguistici come a strumenti capaci di leggere testi, scrivere poesie o generare immagini. Tuttavia, esiste una parte enorme della conoscenza umana e aziendale che non risiede nei libri o nelle pagine web, ma vive racchiusa in file Excel, database giganteschi e fogli di calcolo infiniti. Questa categoria di informazioni, nota come “dati tabulari”, è stata per anni il terreno di caccia esclusivo della scienza dei dati tradizionale, rimanendo in gran parte esclusa dalla rivoluzione dei modelli generativi moderni. Oggi, questo scenario sta cambiando radicalmente grazie a Fundamental, una startup che è appena uscita dalla modalità stealth per presentare il suo primo grande modello di fondazione progettato specificamente per interpretare i dati aziendali complessi.
L’uscita allo scoperto di Fundamental non è passata inosservata, accompagnata da un round di finanziamento da 255 milioni di dollari e una valutazione che sfiora già il miliardo e mezzo. La missione dell’azienda è ambiziosa: portare la potenza dei modelli di fondazione, come quelli che alimentano i chatbot più famosi, nel regno della logica aziendale pura. Fino ad oggi, i sistemi di intelligenza artificiale faticavano a gestire miliardi di righe di dati strutturati, spesso perdendosi nei dettagli o fallendo nel comprendere le relazioni profonde tra variabili diverse. Fundamental ha presentato Nexus, un modello definito “Large Tabular Model” (LTM), che promette di agire come un ponte tra il linguaggio umano e la matematica dei database.
Il valore distintivo di Nexus risiede nella sua capacità di ragionare sopra volumi di dati che superano di gran lunga le capacità di elaborazione dei modelli linguistici standard. Mentre un normale chatbot può analizzare un documento o un breve estratto, il sistema di Fundamental è addestrato per navigare attraverso la complessità delle operazioni aziendali su scala massiva. Questo significa che una grande azienda del Fortune 100 non dovrà più necessariamente affidarsi a team di data scientist per settimane di analisi manuale; potrà invece interrogare direttamente il modello per ottenere previsioni, identificare anomalie o scoprire tendenze nascoste nel proprio inventario, nelle vendite o nelle catene di fornitura.
L’approccio tecnico scelto dai ricercatori di Fundamental sfida l’idea che “più grande sia sempre meglio” in senso generico. Invece di addestrare un modello su tutto il testo disponibile su internet, hanno focalizzato le risorse sulla comprensione della struttura intima dei dati organizzati in tabelle. È un cambiamento di paradigma: si passa dall’intelligenza artificiale come assistente creativo all’intelligenza artificiale come motore di foresight aziendale. Grazie a una partnership strategica con AWS, questa tecnologia è pronta per essere distribuita direttamente dove i dati risiedono, offrendo alle imprese uno strumento che promette di ridurre drasticamente i tempi di reazione ai cambiamenti del mercato.