AI-OPS – monitoraggio e gestione dell’IA in produzione

I sistemi di IA si comportano diversamente dal software classico. I fornitori aggiornano i modelli, i dati cambiano, gli utenti fanno domande inattese e i costi crescono senza che ce ne si accorga. AI-OPS è la disciplina che tiene tutto questo sotto controllo.

Cosa monitoriamo

• Disponibilità – gli agenti funzionano, le API dei fornitori rispondono, ci sono errori.
• Qualità – accuratezza delle risposte, percentuale di compiti completati, casi di “allucinazione”, feedback degli utenti.
• Velocità – tempi di risposta e colli di bottiglia.
• Costi – consumo per agente, reparto e attività; anomalie; previsioni.
• Sicurezza – tentativi di manipolazione (prompt injection), fughe di dati, comportamenti anomali.

Cosa facciamo

Valutazioni (evals)

Un insieme di scenari di test eseguiti automaticamente a ogni cambio di modello, istruzioni o dati – per essere certi che un miglioramento in un punto non abbia peggiorato qualcosa altrove.

Ottimizzazione

Scelta del modello giusto per ogni attività, cache, istruzioni più brevi, elaborazione in batch – spesso con una riduzione significativa dei costi a parità di qualità.

Aggiornamento dei modelli

Quando un fornitore rilascia un nuovo modello o ne dismette uno vecchio, testiamo e migriamo in modo controllato.

Aggiornamento delle conoscenze

Aggiornamento della knowledge base su cui si basano gli assistenti quando cambiano prezzi, prodotti e regole.

Risposta agli incidenti

Allarmi a uno specialista reperibile, disattivazione rapida o ritorno alla versione precedente, analisi della causa.

Report

Un report mensile con indicatori di qualità, disponibilità e costi, i miglioramenti effettuati e le raccomandazioni.