Descrivere input ed esito
Raccogli esempi reali del materiale in ingresso e definisci cosa deve uscire. Se il formato è regolare bastano spesso regole e validazioni. Se i casi cambiano molto, puoi valutare una componente AI con un campione rappresentativo e criteri di qualità.
Considerare rischio e revisione
Un errore in una bozza interna ha un impatto diverso da un errore in una comunicazione al cliente o in un aggiornamento dati. Più l’esito è rilevante, più servono approvazione, tracciabilità e recupero. Evita decisioni irreversibili senza controllo adatto.
Fare un confronto circoscritto
Prova un flusso a regole e una soluzione assistita su esempi non critici. Confronta precisione, tempo, costo operativo e manutenzione. Scegli in base al comportamento osservato, non all’etichetta della tecnologia.
Applicazione pratica
Raccogli esempi di input e definisci l’esito corretto. Regole esplicite sono adatte a casi stabili; un modello può essere valutato su input variabili, come testi da classificare. Prova le alternative sullo stesso campione, misura gli errori e stabilisci cosa succede quando il risultato è incerto. La scelta dipende dal processo e dal rischio, non dalla novità della tecnologia.
Come procedere
Stabilisci in anticipo un campione di valutazione e criteri come accuratezza, tempo di revisione, costo e possibilità di spiegare l’esito. Per ogni errore annota gravità e correzione necessaria. Un confronto controllato evita di scegliere sulla base di una singola dimostrazione riuscita o di un caso particolarmente semplice.
Esempio concreto
Per leggere fatture con layout ricorrente, regole e controlli possono essere sufficienti. Se i documenti cambiano molto, un modello può estrarre campi da verificare. La scelta finale dipende dal tasso di correzione manuale e dalle conseguenze di un dato errato.
Una regola deterministica o una stima?
Le regole esplicite funzionano bene quando input e condizioni sono prevedibili: per esempio, assegnare una pratica in base alla sede o avvisare quando una scadenza si avvicina. Un modello di intelligenza artificiale può essere utile quando occorre interpretare testo libero, classificare richieste o estrarre informazioni da documenti non uniformi. La risposta prodotta, però, può variare e va valutata sul caso d’uso specifico.
In alcuni processi la soluzione migliore combina le due cose: l’AI propone una classificazione, mentre regole chiare controllano i vincoli e una persona conferma le decisioni più delicate.
Progettare una prova circoscritta
Prepara un campione di casi già risolti e stabilisci come giudicare il risultato: accuratezza, tempo risparmiato, correzioni necessarie e costo di gestione. Includi esempi facili, borderline e fuori ambito. Per ogni errore, chiediti se manca una regola, se i dati sono insufficienti o se quel passaggio non dovrebbe essere automatizzato.
Definisci un percorso di uscita: possibilità di tornare al processo precedente, revisione umana e conservazione della decisione originale. Non inviare dati riservati a servizi esterni senza aver verificato condizioni, accessi e trattamento. La scelta diventa una decisione basata su vincoli e prove, non sull’etichetta più moderna.
Domande frequenti
L’AI è sempre più flessibile?
Può gestire input variabili, ma è meno prevedibile di una regola esplicita e richiede limiti e verifiche.
Posso usare regole e AI insieme?
Sì. Le regole possono controllare permessi e vincoli, mentre l’AI propone un risultato da verificare.
È possibile combinare regole e intelligenza artificiale?
Sì. L’AI può interpretare un testo o proporre una categoria, mentre regole deterministiche controllano vincoli e autorizzazioni. Nei passaggi delicati una persona può confermare il risultato. La combinazione va provata con casi reali e criteri stabiliti in anticipo, includendo situazioni ambigue e dati non disponibili: non ogni attività trae vantaggio da un modello generativo.