Preparazione all’IA
La preparazione all’IA riguarda i presupposti di un progetto: obiettivo, dati utilizzabili, competenze, responsabilità e gestione operativa.
Verificare i presupposti di un progetto di IA
La preparazione all’IA, o AI Readiness, descrive quanto un’organizzazione sia pronta per un progetto di IA. Comprende un obiettivo aziendale concreto, dati adeguati e autorizzati all’uso, integrazioni tecniche, competenze e responsabilità per la gestione operativa. Anche la valutazione dei risultati e la gestione degli errori devono trovare spazio nel lavoro. Una valutazione deve indicare il perimetro del progetto e i criteri adottati. Essere pronti per una prova limitata non equivale a un’autorizzazione generale per qualsiasi automazione.
Un’impresa di assistenza fittizia desidera suggerimenti di instradamento interno per i messaggi in arrivo. Nello scenario sono disponibili messaggi di esempio adeguati e autorizzati, con assegnazioni attese verificate da esperti aziendali. Il team, però, non ha ancora riservato tempo alla revisione dei suggerimenti. Prima di un pilota occorrerebbe quindi stabilire chi controlla i risultati, effettua le correzioni necessarie e interrompe la prova in caso di problemi. Il pilota limitato prevede una revisione umana prima di applicare ogni suggerimento. La preparazione andrebbe valutata rispetto a queste condizioni, senza dedurre una prontezza operativa generale da una dimostrazione riuscita.
Fonti
Termini correlati
- Valutazione degli LLMLa valutazione degli LLM verifica risultati rispetto a compiti e criteri definiti. Un buon caso isolato non dimostra la qualità generale.
- Human-in-the-LoopHuman-in-the-Loop integra la partecipazione attiva di una persona in un processo automatizzato. Servono informazioni chiare e possibilità d’intervento.
- Automazione dei processi aziendaliL’automazione dei processi aziendali collega attività ricorrenti a regole, responsabilità e percorsi definiti per le eccezioni.
- Model cardLa model card documenta scopo, basi, condizioni di valutazione e limiti noti di una determinata versione di un modello di IA.
- Context engineeringIl context engineering prepara le informazioni per ogni chiamata al modello: istruzioni, messaggi, fonti e stati attuali pertinenti.
- Rilevamento delle anomalieMetodi che segnalano osservazioni insolite rispetto a un riferimento definito o a uno schema appreso.
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