Validazione
Ogni persona commette errori. Ogni LLM produce allucinazioni. La differenza: noi possiamo misurare quanto spesso — e assicurare sistematicamente che rimanga al di sotto di una soglia definita.
Un modello linguistico che elabora una dichiarazione dei redditi può inventare importi. Un assistente per la sicurezza può produrre riferimenti normativi inesistenti. Un agente di supporto può fare promesse che l'azienda non è in grado di mantenere.
La maggior parte dei fornitori di IA ignora questo problema — o si affida a un «di solito funziona». Noi no.
Derivata dalla metodologia per veicoli autonomi (ADAS) e sicurezza funzionale. Adattata per agenti IA in ambienti aziendali.
Business case → tasso di errore max.
Es.: <0,15% su 7.500 operazioni/anno.
Prompt engineering + conoscenze di riferimento.
Competenze nei file, non nella memoria del LLM.
Rilevamento delle allucinazioni.
Verifica deterministica + semantica.
Ciclo OODA
TurboQuant
Qwen 27B
Circuito iterativo:
Errore → correzione prompt → re-test
Ogni operazione viene valutata automaticamente.
Tasso di errore trimestrale.
2.000 scenari sintetici.
Prova statistica con intervallo di confidenza.
Test isolati per fase OODA.
Equivalence Classes + Boundary Values.
Per ogni agente vengono eseguiti cicli di validazione di più giorni con migliaia di casi di test sulla nostra infrastruttura GPU. Ogni singolo caso di test viene valutato con supporto IA — in modo deterministico per numeri e fatti, semanticamente per tono e contesto. Solo quando il tasso di errore misurato è inferiore al criterio di accettazione concordato, l'agente entra in produzione. Questo impegno lo dedichiamo a ogni singolo agente.
Codice Python, nessun LLM. Affidabile al 100%, <1 secondo.
Chiamata LLM separata, bassa temperatura. Calibrato rispetto al gold standard.
Calibrazione: ogni prompt di controllo viene calibrato rispetto a draft gold curati manualmente (noti come buoni + noti come cattivi). Precision, recall e F1 score vengono misurati. Solo i controlli con F1 > 0,9 vengono impiegati. I dettagli della nostra metodologia di calibrazione sono proprietari.
Compressione KV-Cache a 3 bit (ICLR 2026). 6× più contesto sulla stessa GPU. Zero accuracy loss.
Un piccolo modello draft genera, uno grande valida. Inferenza 2,5× più veloce a parità di qualità.
Ogni affermazione dell'agente viene scomposta in claim atomici e verificata rispetto ai dati di origine. Basato su FActScore e Chain-of-Verification (Meta 2023).
La nostra metodologia si basa su standard sviluppati per la guida autonoma e i sistemi ADAS. Siamo i primi ad applicare sistematicamente questa metodologia agli agenti IA in ambienti aziendali.
Criteri di accettazione, Monte Carlo, generazione di scenari, processo V&V
AI Safety Requirements, Input Space Refinement, Output Insufficiencies
Validazione della Intended Functionality, rischio residuo, condizioni trigger
HAZOP, FMEA, Safety Measures deterministiche, maturità di processo
La metodologia di validazione completa fa parte del nostro servizio di consulenza. Saremo lieti di mostrarvi in un colloquio personale come configuriamo il vostro agente IA in modo che possiate fare affidamento su di esso.
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