CAREL ha pubblicato il nuovo white paper ‘Gen AI in HVAC/R: come renderla più affidabile. Dal prompt engineering al context engineering’, un documento dedicato all’impiego dell’intelligenza artificiale generativa nel settore HVAC/R e alle condizioni necessarie affinché questa tecnologia diventi uno strumento realmente efficace a supporto delle analisi, dei processi decisionali e della qualità del lavoro.
Il white paper, firmato da Giandomenico Lombello, senior advisor del Gruppo CAREL e membro dell’AI Committee del Gruppo, parte da una tesi precisa: non esiste un ‘prompt perfetto’ capace, da solo, di rendere affidabile la Gen AI. Nel settore HVAC/R, dove le decisioni possono avere conseguenze tecniche, operative, economiche e di sicurezza, la qualità dei risultati dipende soprattutto dalla qualità del contesto fornito al modello.
Da questa considerazione nasce il passaggio dal prompt engineering al context engineering: non si tratta soltanto di formulare meglio una richiesta, ma di costruire le condizioni informative affinché il modello possa generare risposte utili, verificabili e coerenti con il caso reale. Il documento evidenzia infatti come il rischio non sia rappresentato esclusivamente dalle cosiddette ‘allucinazioni’ dell’intelligenza artificiale, ma anche da risposte apparentemente corrette nella forma, che però non risultano sufficientemente ancorate alle reali condizioni fisiche, impiantistiche o operative.
Nel white paper la Gen AI viene interpretata come Augmented Intelligence, ovvero uno strumento che non sostituisce competenze, esperienza e capacità di giudizio, ma le potenzia. In quest’ottica vengono affrontati anche temi come sicurezza, gestione dei dati e compliance, considerati prerequisiti fondamentali quando si utilizzano report di assistenza, log degli impianti, specifiche cliente, disegni tecnici, capitolati e altra documentazione tecnica.
Attraverso 10 casi applicativi, il documento mostra inoltre come utilizzare l’intelligenza artificiale generativa in modo strutturato, illustrando metodologie quali Zoom Out/Zoom In, multimodalità, progetti AI, grounding, Retrieval-Augmented Generation, role-based review e Deep Search.
