L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende cresce rapidamente, ma i risultati non sempre soddisfano le aspettative. Allucinazioni nei modelli, vulnerabilità nella sicurezza e costi elevati limitano l’efficacia delle applicazioni AI. Secondo l’analisi di Francesco Battaglieri, Senior Sales Engineer AI and Machine Learning di Snowflake Italy, l’observability potrebbe essere la chiave per superare le sfide dell’AI in ottica ROI (Return Of Investment).
L’observability nell’intelligenza artificiale (AI)
L’observability è un insieme di strumenti e procedure che permettono di analizzare il funzionamento di un sistema complesso. Nel contesto dell’AI, aiuta a monitorare e valutare la qualità dei dati in ingresso, la correttezza dei risultati prodotti e le possibili distorsioni dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questo approccio consente alle aziende di ridurre errori, individuare criticità e migliorare l’affidabilità delle applicazioni AI.
Gli LLM, progettati per generare testi a partire da grandi volumi di dati, non memorizzano informazioni fattuali. Questo li rende soggetti a errori, compromettendo la fiducia degli utenti. In ambito legale, ad esempio, sono stati documentati casi di citazioni giuridiche inesistenti generate da modelli AI, con gravi conseguenze per i professionisti coinvolti.
Affidarsi all’approccio “sufficientemente buono” non è più accettabile nel contesto aziendale. Le imprese devono poter testare e confrontare modelli diversi, garantendo elevati standard di qualità e sicurezza. L’observability permette di intervenire in tre aree cruciali:
- Valutazione e sperimentazione: grazie al monitoraggio costante, le aziende possono scegliere i modelli più adatti alle proprie esigenze, migliorando la precisione delle applicazioni AI.
- Monitoraggio e correzione: una volta implementata, l’AI deve essere continuamente analizzata per individuare errori, ottimizzare i processi e prevenire comportamenti indesiderati.
- Gestione di costi e prestazioni: il bilanciamento tra latenza (tempo di risposta dell’AI) e costi operativi è fondamentale per garantire un ROI positivo. L’observability aiuta a mantenere sotto controllo entrambi gli aspetti.
La regola delle 3H: onestà, innocuità e utilità
Snowflake ci spiega che, per essere affidabili, i modelli AI devono rispettare tre principi fondamentali:
- Honest (onestà): le risposte devono essere basate su informazioni verificate. L’integrazione con database aggiornati tramite tecniche di “retrieval-augmented generation” (RAG) migliora l’affidabilità dei risultati.
- Harmless (innocuità): l’AI deve essere resistente a vulnerabilità di sicurezza e attacchi malevoli, evitando la diffusione di contenuti pericolosi o distorti.
- Helpful (utilità): le risposte devono essere pertinenti, coerenti e realmente utili agli utenti.
Nei modelli basati su retrieval-augmented generation, l’observability permette di valutare la qualità delle informazioni recuperate e generate. Le metriche principali sono:
- Rilevanza del contesto: verifica che i dati estratti siano coerenti con la richiesta dell’utente.
- Fondatezza della risposta: misura la corrispondenza tra le informazioni recuperate e la risposta finale.
- Pertinenza della risposta: valuta quanto il contenuto prodotto sia utile rispetto alla domanda iniziale.
Scomponendo i processi AI in queste componenti, l’observability aiuta a individuare gli errori e migliorare le prestazioni complessive del sistema.
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In definitiva, l’intelligenza artificiale sta diventando un elemento essenziale per molte aziende, ma la sua implementazione presenta sfide significative. L’observability si configura come un elemento chiave per migliorare affidabilità, sicurezza ed efficacia dell’AI. Le imprese che investono in strumenti di monitoraggio avanzati possono ottimizzare i risultati, ridurre i rischi e sfruttare al meglio il potenziale dell’intelligenza artificiale.
