Idea principale

Uno strumento di grafo suddivide un wiki di 1 013 note di marketing in 22 gruppi: uno attorno al Mom Test, uno sull'influenza e i principi di Cialdini, uno sul chasm, uno sul customer success. La suddivisione in sé è un calcolo: un algoritmo raggruppa le note più collegate tra loro che con il resto, senza leggere niente del loro contenuto. Gira in una frazione di secondo e non richiede alcun modello.

I gruppi però escono anonimi: «Community 0», «Community 1»… Dar loro un nome significa leggere le note che contengono e decidere che cosa abbiano in comune. Lo strumento sa farlo chiamando un'IA — cioè reintroducendo esattamente il costo che il resto della catena evitava.

La linea di separazione passa quindi all'interno di una stessa funzionalità: la struttura si calcola, il significato si giudica.

Perché è importante

Offre un criterio per decidere dove collocare la chiamata a un modello in una catena di analisi: non sulla funzionalità intera, ma sulla fase che richiede di interpretare. Il resto può essere deterministico, gratuito e riproducibile.

Dice anche cosa resta al lettore umano di un grafo calcolato: l'interpretazione dei gruppi. È un lavoro reale, che non scompare perché la suddivisione è automatica.

Sfumature e limiti

Il nome di un gruppo serve meno quando il gruppo è formato male: se la suddivisione segue i libri invece delle idee, dargli un nome equivale a ritrovare il titolo del libro.

E l'interpretazione manuale non regge la scala: su qualche decina di gruppi si fa leggendo, su diverse centinaia torna a essere un lavoro che si vorrebbe delegare.

Domande aperte

• A partire da quanti gruppi il costo di farli nominare da un'IA torna a essere inferiore al tempo di interpretarli da sé?