Costruisci o acquista un prodotto AI: una lista di controllo basata sull'evidenza

Definire cosa deve raggiungere l'acquisto

Scrivere un breve contratto di accettazione prima di valutare i prodotti: chi utilizza il sistema, quali compiti gestisce, quali prove supportano un risultato corretto e quali integrazioni sono necessarie. Separare i requisiti obbligatori dalle comodità desiderabili. La nostra raccomandazione è quella di fornire ai fornitori esempi sintetici rappresentativi e applicare la stessa rubrica a un prototipo interno. Un’interfaccia raffinata può nascondere un risultato debole, mentre un prototipo approssimativo può nascondere il lavoro operativo necessario per renderlo affidabile.

Ispezione prove e controllo operativo

Richiedi informazioni concrete su modifiche al modello, destinazioni dei dati, controlli di accesso, gestione degli errori ed esportazioni disponibili. Chiedi come viene informato un cliente quando il comportamento cambia e come viene indagato un incidente. Il quadro volontario del NIST sui rischi legati all’intelligenza artificiale offre un ampio riferimento organizzativo, non una certificazione del fornitore. Traduci le preoccupazioni rilevanti in richieste di prove adatte alla tua richiesta. Contrassegna una risposta mancante come sconosciuta anziché dare per scontato che il fornitore o il team interno abbiano già risolto il problema.

Prova: Quadro di gestione del rischio AI del NIST [1]

Confronta lo sforzo operativo totale

Includere lavori di revisione e manutenzione ricorrenti in entrambe le opzioni. Un sistema interno ha bisogno di qualcuno che si occupi delle valutazioni, dei cambiamenti dei fornitori, del monitoraggio e del supporto. Un sistema acquistato potrebbe comunque richiedere integrazione, configurazione e correzione umana. La tabella di valutazione riportata di seguito propone misure comparabili anziché soglie universali. Utilizzare un periodo di osservazione condiviso e una distribuzione dei compiti. Mantenere gli sforzi di implementazione una tantum separati dai costi ricorrenti in modo che un prezzo di lancio basso non influenzi la decisione su un prodotto di lunga durata.

Esegui un'uscita e cambia esercizio

Esporta un piccolo set di dati sintetici, sposta un flusso di lavoro rappresentativo in un sostituto e documenta ciò che non può essere trasferito. Testare il comportamento del sistema dopo la modifica di un documento di origine o della configurazione del modello. Questi esercizi espongono le dipendenze che non vengono rilevate da un elenco di controllo delle funzionalità. Decidere quali vincoli sono accettabili e chi li possiede. Rivedere la decisione quando cambiano l'utilizzo, il rischio o i requisiti del prodotto; la scelta migliore per un primo progetto pilota potrebbe differire dal miglior modello operativo su larga scala.

Scelta di un quadro o strumento di valutazione LLM

Quando si confrontano gli strumenti di valutazione dell'intelligenza artificiale, chiedere a ciascun candidato di eseguire lo stesso set di dati piccolo e rivisto. Includere un passaggio chiaro, un errore evidente, un caso ambiguo e una richiesta non riuscita. Controlla se un ingegnere può controllare gli input, la regola di punteggio, la versione del valutatore e l'output non elaborato dietro ogni risultato. Un riassunto accurato è utile solo se è possibile indagare la decisione sottostante.

Un quadro di valutazione LLM è il meccanismo per gestire i casi e raccogliere punteggi; la tua squadra possiede ancora i criteri di qualità. Per l'esercizio di selezione di Rubrex, esporta il set di dati e i risultati, riesegui un caso, modifica una rubrica e spiega la modifica del punteggio. Confronta il lavoro di configurazione, i controlli di accesso, la conservazione, i flussi di lavoro di revisione e il costo delle esecuzioni ripetute. Un framework che si adatti a uno stack esistente può essere preferibile rispetto a cambiare strumento prima che il team abbia raggiunto un livello di qualità concordato.

Domande comuni