Definire il caso d’uso e i limiti
Precisate utenti, decisione supportata, dati utilizzati e conseguenze di un errore. L’IA non dovrebbe essere introdotta soltanto perché disponibile. Stabilite attività vietate, condizioni di sospensione e situazioni che richiedono sempre una decisione umana.
Per applicare questa indicazione è utile documentare il punto di partenza, la decisione attesa, la persona responsabile e l’evidenza che dimostrerà il risultato. Il controllo deve restare proporzionato al rischio e comprensibile anche a chi non ha partecipato alla progettazione, così che il lavoro possa essere verificato, mantenuto e migliorato nel tempo.
- Scopo autorizzato
- Usi vietati
- Condizioni di escalation
Valutare dati e basi giuridiche
Origine, qualità, autorizzazione e conservazione dei dati devono essere documentate. Riducete le informazioni inviate al minimo necessario e distinguete dati di addestramento, contesto operativo e feedback. La protezione non può dipendere da un avviso generico.
Per applicare questa indicazione è utile documentare il punto di partenza, la decisione attesa, la persona responsabile e l’evidenza che dimostrerà il risultato. Il controllo deve restare proporzionato al rischio e comprensibile anche a chi non ha partecipato alla progettazione, così che il lavoro possa essere verificato, mantenuto e migliorato nel tempo.
- Provenienza dei dati
- Minimizzazione
- Tempi di conservazione
Progettare la supervisione umana
La persona incaricata deve ricevere contesto, incertezza e possibilità di correggere o rifiutare il risultato. Una semplice conferma automatica non è supervisione. Formazione, carico di lavoro e autorità decisionale determinano l’efficacia del controllo.
Per applicare questa indicazione è utile documentare il punto di partenza, la decisione attesa, la persona responsabile e l’evidenza che dimostrerà il risultato. Il controllo deve restare proporzionato al rischio e comprensibile anche a chi non ha partecipato alla progettazione, così che il lavoro possa essere verificato, mantenuto e migliorato nel tempo.
- Contesto della decisione
- Possibilità di contestazione
- Responsabilità esplicita
Testare qualità e danni prevedibili
Costruite set di valutazione rappresentativi, inclusi casi limite e gruppi potenzialmente svantaggiati. Misurate accuratezza, allucinazioni, sicurezza, stabilità e impatto operativo. Un modello può essere tecnicamente efficace ma inadatto al rischio del processo.
Per applicare questa indicazione è utile documentare il punto di partenza, la decisione attesa, la persona responsabile e l’evidenza che dimostrerà il risultato. Il controllo deve restare proporzionato al rischio e comprensibile anche a chi non ha partecipato alla progettazione, così che il lavoro possa essere verificato, mantenuto e migliorato nel tempo.
- Scenari realistici
- Casi avversi
- Soglie di accettazione
Monitorare e governare i cambiamenti
Versioni di modelli, prompt, fonti e regole devono essere tracciate. Monitorate incidenti, feedback, drift e interventi umani. Ogni modifica significativa richiede una nuova valutazione e una procedura di rollback.
Per applicare questa indicazione è utile documentare il punto di partenza, la decisione attesa, la persona responsabile e l’evidenza che dimostrerà il risultato. Il controllo deve restare proporzionato al rischio e comprensibile anche a chi non ha partecipato alla progettazione, così che il lavoro possa essere verificato, mantenuto e migliorato nel tempo.
- Registro delle versioni
- Monitoraggio continuo
- Procedura di sospensione
Lethavia
Trasforma l’analisi in una decisione concreta
Descrivi il contesto, i vincoli e il risultato atteso. Possiamo aiutarti a definire il prossimo passo senza imporre una soluzione prematura.
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