QA e Release Assurance
Valutazione e Test dell'AI
Testa l'IA all'interno del tuo prodotto, non solo l'app attorno a essa. Valutiamo la qualità delle risposte, il grounding, i permessi e la gestione dei guasti in agenti, chatbot e funzionalità LLM, e definiamo criteri di rilascio chiari.
Chi ha bisogno della valutazione dell'AI
La tua funzionalità di AI appare valida in una demo, ma nessuno è ancora in grado di dire come si comporta con domande reali, input ostili e dati mancanti, o se il prossimo cambio di modello o di prompt la peggiora.
- Team che stanno per mettere un chatbot o un assistente di fronte ai clienti
- Product owner che cambiano modello, provider o prompt e hanno bisogno di un confronto prima-dopo
- Aziende che permettono a un agente di leggere documenti interni o di attivare azioni in altri sistemi
Come viene valutato ogni comportamento
Piano illustrativo per un assistente rivolto ai clienti; i metodi variano in base al tuo caso d'uso e ai rischi.
| Valutazioni automatizzate | Revisione di esperti | Test di red-team | Segnali di produzione | |
|---|---|---|---|---|
| Accuratezza delle risposte | Metodo principale | Metodo principale | Raramente usato qui | Di supporto o campionato |
| Fondatezza e citazioni | Metodo principale | Di supporto o campionato | Raramente usato qui | Di supporto o campionato |
| Confini delle autorizzazioni | Di supporto o campionato | Metodo principale | Metodo principale | Di supporto o campionato |
| Prompt injection | Di supporto o campionato | Di supporto o campionato | Metodo principale | Di supporto o campionato |
| Rifiuti e fallback | Metodo principale | Di supporto o campionato | Di supporto o campionato | Metodo principale |
- Metodo principale
- Di supporto o campionato
- Raramente usato qui
Testare le funzionalità IA è un lavoro diverso
Un chatbot può superare ogni test funzionale e dare comunque una risposta sbagliata con sicurezza, rivelare dati che non dovrebbe, o seguire istruzioni nascoste in un file caricato. Le funzionalità IA richiedono una propria valutazione: dataset di casi reali e difficili, controlli sulla qualità delle risposte e sul grounding, permessi per strumenti e dati, esposizione al prompt injection, gestione dei guasti e controlli di regressione ogni volta che cambia un modello o un prompt. È diverso dal testare un'app ordinaria che l'IA ha aiutato a costruire, cosa di cui si occupa Software QA & Testing.
L'IA aiuta a valutare su larga scala; gli esperti fissano l'asticella
Come l'IA assiste
- Genera variazioni di domande reali degli utenti che approvi, inclusi parafrasi, casi limite e input avversari.
- Valuta grandi lotti di risposte con punteggio basato su modello, calibrato rispetto a risposte etichettate da esperti.
- Raggruppa i guasti per causa, come contesto mancante, una chiamata a uno strumento sbagliata o un'istruzione ignorata.
- Confronta le esecuzioni tra modifiche di modello, prompt o retrieval e segnala dove il comportamento è peggiorato.
Di cosa si occupano i nostri esperti
- Gli esperti definiscono cos'è una risposta corretta, sicura e utile, insieme ai tuoi specialisti di dominio.
- I punteggi basati su modello vengono verificati a campione da persone, e un valutatore che non concorda con gli esperti viene corretto o eliminato.
- Le persone decidono quali strumenti e dati un agente può usare, e dove un umano deve approvare o subentrare.
- I criteri di rilascio e la decisione go/no-go restano al tuo team e al nostro, non a un punteggio da solo.
Cosa ricevi
Una valutazione che puoi rilanciare a ogni modifica
Dataset di valutazione
Casi reali e sintetici etichettati con il comportamento atteso: domande comuni, casi limite, richieste fuori ambito e guasti passati.
Qualità delle risposte e grounding
Accuratezza, pertinenza e tono, e se le risposte sono supportate dalle tue fonti, con citazioni verificate e allucinazioni segnalate.
Test dei permessi per strumenti e dati
Cosa un agente può leggere, modificare o attivare, testato rispetto al privilegio minimo, ai punti di approvazione e ai percorsi per il subentro umano.
Esposizione al prompt injection
Injection diretta e indiretta tramite messaggi, file caricati, pagine web e documenti recuperati, valutata in base a ciò che un attaccante potrebbe raggiungere.
Gestione dei guasti e fallback
Comportamento quando il modello va in timeout, un provider è fuori servizio, il retrieval non trova nulla o la confidenza è bassa: fallback, messaggi chiari, passaggio alle persone.
Controlli di regressione e criteri di rilascio
Valutazioni automatizzate che vengono rilanciate quando cambiano modelli, prompt o dati, con criteri concordati che decidono se una modifica viene rilasciata.
Come si svolge una valutazione IA
- 01
Definisci il buon comportamento
Concorda casi d'uso, rischi, criteri di qualità e permessi con il tuo team e gli esperti di dominio, e raccogli esempi reali che ci permetti di usare.
- 02
Costruisci il dataset
Assembla ed etichetta i casi di valutazione, inclusi quelli difficili e avversari, e definisci i criteri di rilascio che ogni modifica deve soddisfare.
- 03
Valuta e sonda
Esegui valutazioni automatizzate con revisione esperta, permessi red-team e prompt injection, e risali ai guasti fino a prompt, retrieval, strumenti o modello.
- 04
Blocca e monitora
Aggiungi le valutazioni al tuo processo di rilascio, riporta i risultati con le correzioni consigliate, e mantieni il dataset aggiornato man mano che il prodotto cambia.
Due modi di lavorare con gli strumenti AI
L'AI aiuta a redigere i test e a investigare i difetti. Scegli dove può elaborare il tuo codice e i dati di test.
- Ingegneria AI privata / locale
Modelli con hosting privato all'interno di un'infrastruttura che controllate voi o di un ambiente isolato concordato.
Discuti con questo pacchetto - Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex
Claude Code e/o OpenAI Codex con impostazioni cloud approvate dalla tua organizzazione.
Discuti con questo pacchetto
Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI
Richieste di valutazione tipiche
Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.
Assistente per il centro assistenza prima del lancio pubblico
Un team vuole un assistente che risponda a partire dai propri articoli di aiuto. Trasformiamo le domande di supporto reali in un set etichettato, valutiamo le risposte e le citazioni, aggiungiamo casi fuori ambito e avversariali e concordiamo i criteri di rilascio prima del lancio.
Spostare una funzionalità su un modello a costo inferiore
Un product owner vuole passare una funzionalità a un modello o provider più economico. Eseguiamo lo stesso set di valutazione su entrambi, mostriamo dove le risposte migliorano o peggiorano e come cambia la latenza, e lasciamo la decisione a loro.
Un agente che può modificare i record
Un'azienda permette a un agente interno di aggiornare gli ordini. Facciamo red-team sulle sue autorizzazioni degli strumenti e sui punti di approvazione, inseriamo istruzioni nei documenti che legge per testare l'injection indiretta e raccomandiamo dove una persona deve approvare prima che agisca.
Dove si ferma la valutazione dell'AI
- Modificare i prompt, il retrieval o il modello stesso non fa parte della valutazione; noi raccomandiamo le correzioni e il tuo team le realizza oppure le definiamo nell'ambito dell'LLM Integration.
- Gli attacchi ai server, alle API e all'account cloud dietro la funzionalità appartengono al Penetration Testing; qui sondiamo le istruzioni, gli strumenti e l'accesso ai dati del modello.
- La latenza, i rate limit e i costi del modello ai picchi di traffico vengono misurati nel Performance Testing.
- L'approvazione legale o normativa del tuo uso dell'AI non è inclusa; i risultati sono prove per la tua revisione interna del rischio e della conformità.
Come la valutazione IA si collega a design, QA e operazioni
Design: supervisione utilizzabile dalle persone
I designer modellano come gli utenti vedono fonti, incertezza ed errori, e come il tuo personale revisiona, corregge o subentra a un agente.
QA: anche il resto del prodotto
Software QA copre l'app attorno all'IA, come accesso, pagamenti, ruoli e integrazioni, testata rispetto ai requisiti come qualsiasi rilascio.
Operazioni: qualità in produzione
Log di produzione, feedback degli utenti, latenza e costo alimentano il monitoraggio e nuovi casi di valutazione, con avvisi quando la qualità inizia a deviare.
Continuo: rivaluta a ogni modifica
Aggiornamenti dei modelli, modifiche ai prompt e nuove fonti di dati vengono valutati prima del rilascio, come parte delle operazioni IA concordate con te.
FAQ
Domande frequenti
In cosa è diverso dal testare un'app che l'IA ha aiutato a costruire?
Un'app scritta con strumenti di coding IA si comporta comunque come software ordinario, quindi se ne occupa Software QA & Testing. La valutazione IA è per prodotti in cui un modello genera risposte o compie azioni a runtime. Gli output variano, quindi misuriamo la qualità su molti casi, testiamo i permessi e pianifichiamo per il guasto. Molti prodotti necessitano di entrambi, e li definiamo insieme.
Quali modelli e stack IA potete valutare?
Funzionalità costruite su modelli ospitati come OpenAI o Claude, modelli open-weight come Llama o Mistral, pipeline di retrieval e framework di agenti. Il metodo non dipende dal provider, quindi puoi usarlo anche per confrontare modelli o provider sui tuoi casi.
La valutazione può impedire all'IA di sbagliare mai?
No. I modelli possono comunque commettere errori. La valutazione mostra dove e come falliscono, così puoi fissare criteri di rilascio, aggiungere guardrail e fallback, progettare la revisione umana dove gli errori sono costosi, e accorgerti rapidamente quando la qualità cambia.
Dove vengono elaborati i nostri prompt, log e dati di valutazione?
Le chiamate al modello della tua funzionalità vanno al provider che già usi. Gli strumenti IA che usiamo nel lavoro, come il punteggio basato su modello, operano entro il confine che scegli: Ingegneria AI privata / locale su infrastruttura che controlli, oppure Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex secondo termini concordati di gestione dei dati. I dati personali nei log vengono mascherati prima dell'uso, come concordato con te.
Letture correlate
- Ridurre le risposte non supportate nelle applicazioni RAG
Come la qualità del recupero, i permessi sui documenti, le prove e la valutazione possono ridurre le risposte non supportate—e dove un assistente della conoscenza necessita comunque di limiti.
Servizi correlati
Integrazione di LLM
Aggiungi grandi modelli linguistici al tuo prodotto con il recupero sui tuoi stessi dati, la valutaz...
Scopri di più
Agenti di Automazione
Automazione dei workflow aziendali attraverso il tuo CRM, i documenti e i sistemi operativi, con tri...
Scopri di più
QA e test del software
Trova i difetti che contano prima che lo facciano i tuoi utenti. Testiamo software ordinario, codeba...
Scopri di più
Vedi come si comporta la tua IA prima di rilasciarla
Raccontaci cosa fa la tua funzionalità IA, quale modello usa e cosa ti preoccupa. Ti suggeriremo un piano di valutazione e criteri di rilascio.