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Qualità dei risultati IA e tracce di audit
La fluidità di una risposta non ne garantisce l’esattezza. Un piano di qualità rende misurabili gli errori e consente di ricostruire le decisioni importanti.
Specificare i criteri
Definisci completezza, riferimenti ammessi e soglie di errore. Identifica i casi che richiedono sempre una revisione e non accettare fonti inventate come prova.
Provare casi problematici
Inserisci dati mancanti, richieste ambigue, istruzioni contrastanti e tentativi non autorizzati. Mantieni test indipendenti dagli esempi usati per migliorare il processo.
Registrare in modo proporzionato
Memorizza versioni, autorizzazioni e risultati necessari per gli incidenti. Evita di duplicare dati personali nei log e prevedi accessi e tempi di conservazione limitati.
Correggere e verificare
Classifica gli errori ricorrenti, individua cause e responsabili e ripeti le prove. Se la qualità cala, sospendi il flusso e usa un percorso manuale sicuro.
Esempio pratico: verificare un rapporto mensile prodotto con IA
Un rapporto sulle richieste dei clienti può apparire credibile anche quando riporta cifre sbagliate. Il controllo di qualità deve collegare ogni affermazione importante a dati aggiornati e verificabili.
- Controllare le fonti: Selezionare totali, variazioni e conclusioni rilevanti; confrontarli con fonti autorizzate, verificando data e versione dei documenti.
- Valutare la gravità: Separare errori di impaginazione, numeri privi di prova e conclusioni che potrebbero produrre decisioni dannose. Assegnare responsabilità chiare.
- Riprovare dopo le modifiche: Eseguire nuovamente i casi falliti e un campione di controllo indipendente. Registrare soltanto le informazioni necessarie e limitarne la conservazione.