Osservabilità per AI: come misurare e intercettare derive, allucinazioni e degrado rapido

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Osservabilità per AI: come misurare e intercettare derive, allucinazioni e degrado rapido

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In questo episodio di 10 minuti Marco spiega come passare dall'impressione che il sistema AI 'sta diventando strano' a un set pratico di metriche, log e controlli che permettono di intercettare derive, allucinazioni e degrado funzionale prima che diventino incidenti visibili agli utenti. L'episodio apre con una breve vignetta: un assistente che lentamente cambia tono e fornisce risposte incoerenti. Poi definisce cinque segnali osservabili (confidence drift, tasso di fallback, anomalie nella distribuzione degli input, aumento degli errori di parsing, variazione di latenza) e quali log raccogliere senza appesantire l'infrastruttura. Marco propone una dashboard minimale con tre KPI essenziali, due check automatici da inserire in CI/CD e tre azioni prioritarie quando scatta un alert. Chiude offrendo una checklist scaricabile per iniziare oggi e frasi pronte da usare in stand-up con il team.

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