Un Motore di Venture Building in cui il Modello Non Può Aggirare il Cancello
Chiedi a un modello linguistico di giudicare un'idea di business e si convincerà da solo che è un sì. Abbiamo costruito un motore di screening in cui il verdetto lo deriva il codice, e il contraddittorio gira su un modello diverso.
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venture-building!Il Bisogno
Un venture builder valuta molte più opportunità di quante possa finanziarne, e la decisione che conta di più è quella di fermare. I modelli linguistici, di default, sono lo strumento sbagliato per quella decisione: sono persuasivi, accomodanti, e un modello a cui si chiede di valutare una tesi che ha appena scritto arriverà quasi sempre a un via libera. L'autocritica sullo stesso modello non aiuta: un modello e il suo critico condividono gli stessi punti ciechi. Serviva una pipeline in cui l'AI potesse fare il ragionamento senza che le si affidasse il verdetto, e in cui una decisione di stop fosse difendibile davanti a uno sponsor mesi dopo.
L'Approccio
La decisione di progetto centrale è che gli agenti sono le fasi e il metodo è il flusso di controllo: il modello argomenta, il sistema decide. Tre agenti attraversano sette fasi con hand-off tipizzati e validati incrociatamente, e ogni fase aggiunge una chiave a un unico artefatto che si accumula. Il pensiero contrarian è imposto strutturalmente: la ricerca delle convinzioni gira come un torneo fra tre-cinque tesi rivali, ciascuna delle quali deve citare l'assunto specifico che nega, e il codice promuove la vincitrice. Il red team gira poi su un modello volutamente diverso, verifica i fatti portanti con ricerca live, attacca la catena causale e classifica la gravità delle debolezze — ma non emette alcun verdetto. È codice deterministico a derivare stop o via libera da quelle classificazioni, e un secondo cancello in codice indirizza l'opportunità verso un acquirente corporate o venture capital. Ogni esecuzione viene persistita, incluse quelle abbandonate, così l'archivio dei kill memo è interrogabile e non prosa; e un registro delle evidenze permette a un dato successivo che smentisce di far scattare una condizione di stop dichiarata in anticipo: il codice propone lo stop, un umano lo conferma.
