La domanda che smaschera lo stato reale di un progetto AI è sempre la stessa: come fate a sapere che funziona? La risposta più frequente descrive un controllo a campione fatto da qualcuno che esamina una ventina di risposte e conclude che vanno bene, senza casi registrati, senza soglia dichiarata e senza avere il modo di accorgersi se domani peggiorano.
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Come misurare la qualità di un output AI: eval e calibrazione del modello giudice
La maggior parte dei team valuta i propri sistemi guardando qualche risposta per decidere se può funzionare. I quattro livelli di maturità. Come si costruisce un insieme di casi sui fallimenti veri. Perché il modello giudice va ancorato a una famiglia diversa da quella in esame. Cosa cambia con gli obblighi europei
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