Dai documenti alle risposte agli utenti: modelli, qualità dei prompt, RAG e controlli di accuratezza, con rischi e mitigazioni spiegati in modo operativo
L’AI generativa può migliorare il lavoro quotidiano di imprese e amministrazioni in tre aree chiave: documentazione (redazione, riassunti, traduzioni), knowledge management (ricerca e sintesi dai propri archivi) e assistenza utenti (helpdesk, sportelli digitali). Per trasformare questi benefici in risultati affidabili servono scelte tecniche sobrie, controlli misurabili e una governance chiara: dal prompt alle metriche, dal fine-tuning al retrieval.
Indice
- 1. Modelli generativi: testo, immagini, multimodali
- 2. Dalla richiesta alla risposta: prompt, RAG, fine-tuning
- 3. Accuratezza e controllo qualità: come si misura davvero
- 4. Rischi tipici (allucinazioni, bias) e mitigazioni
- 5. Governance e dossier: cosa documentare per la conformità
- 6. Etica, accessibilità e sostenibilità computazionale
- 7. Collegamento con P8 e P1: casi pratici
- Conclusione
1. Modelli generativi: testo, immagini, multimodali
I modelli linguistici (LLM) generano e trasformano testi; i modelli per immagini creano o modificano grafica e foto; i modelli multimodali combinano testo, tabelle, immagini o documenti scansionati per estrarre informazioni e rispondere in modo contestuale. Nelle PA e nelle PMI conviene privilegiare modelli “task-oriented”, con limiti chiari e funzioni specifiche (es. redazione di determine, note tecniche, manuali).
Riferimento normativo di contesto: AI Act – Reg. (UE) 2024/1689 (principi generali e obblighi per sistemi e modelli fondamentali).
2. Dalla richiesta alla risposta: prompt, RAG, fine-tuning
Prompt
Un buon prompt è breve, indica il ruolo (es. “redattore tecnico PA”), lo scopo e i vincoli (tono istituzionale, lunghezza), fornisce contesto (allegati o estratti) e chiede fonti o passi di verifica. Usare prompt template condivisi riduce variabilità e tempi.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Prima di generare, il sistema cerca nel patrimonio documentale interno (atti, capitolati, FAQ, manuali) e passa al modello solo i passi rilevanti. Così si abbassano i rischi di allucinazione e si garantisce aderenza ai contenuti ufficiali. È la scelta predefinita per knowledge management e sportelli digitali.
Fine-tuning
Serve quando il lessico è specialistico o lo stile deve essere uniforme (es. schede di servizio PA). È efficace con dataset curati e piccoli (centinaia–migliaia di esempi), versioning trasparente e test A/B contro il modello base. Evitare overfitting e aggiornare periodicamente.
3. Accuratezza e controllo qualità: come si misura davvero
La qualità non si “intuisce”: si misura. Per attività di generazione documentale e assistenza si usano:
- Factuality: percentuale di affermazioni supportate da fonti (gold set o verifica umana).
- Groundedness: coerenza con i passaggi recuperati dal RAG.
- Precision/Recall sulle risposte “estrattive” (quando il modello deve citare un atto o un articolo).
- Time-to-answer e tasso di escalation a operatore per i canali di assistenza.
Pratica consigliata: revisione “a quattro occhi” sulle prime settimane (human-in-the-loop), con campioni giornalieri e dashboard semplice (semaforo: verde/ambra/rosso).
4. Rischi tipici (allucinazioni, bias) e mitigazioni
Allucinazioni
Mitigare con RAG, citazioni obbligatorie, blocchi di “non risposta” quando le fonti non bastano, e soglie di confidenza. Log per audit.
Bias e imparzialità
Testare su popolazioni e casi d’uso diversi; rendere trasparenti limiti e use policy. Coinvolgere figure femminili STEM e diversity nei team per qualità dei dati.
Privacy e segreti
Anonimizzazione/pseudonimizzazione, role-based access, retention minima; separare ambienti di test/produzione. Per output, considerare watermarking/metadati.
Sicurezza
Difendersi da prompt injection e data exfiltration con filtri, sandbox sui connettori e allowlist di funzioni. Pen test periodici.
5. Governance e dossier: cosa documentare per la conformità
Anche per soluzioni a rischio limitato conviene un dossier tecnico snello: descrizione del sistema, fonti e politica dati, metriche, logica di RAG, limiti noti, ruoli (fornitore/utilizzatore), piano di monitoraggio e gestione incidenti. Questo accelera acquisti e audit e allinea il progetto all’AI Act.
6. Etica, accessibilità e sostenibilità computazionale
- Etica e diritti: spiegazioni comprensibili, linguaggio inclusivo, possibilità di contestare l’esito; tracciabilità delle decisioni d’impatto.
- Accessibilità: interfacce conformi (testo leggibile, alternative visive/voce), attenzione al linguaggio chiaro per utenti non specialisti.
- Sostenibilità: modelli efficienti (distillati), prompt compressi, cache dei risultati, limiti su token e batch, retrieval mirato per ridurre consumi. Monitorare kWh e CO₂e per servizio erogato.
7. Collegamento con P8 e P1: casi pratici
P8 – Adozione di AI avanzata
Sportello digitale con RAG su regolamenti e bandi; assistente interno per redazione atti con modelli “istruiti” sullo stile istituzionale; traduzione e semplificazione linguistica per l’accessibilità. Dossier e metriche rendono le soluzioni auditabili.
P1 – Processi innovativi nelle PMI
Generazione di manuali, listini e offerte; Q&A tecnico su cataloghi e assistenza clienti; analisi di resi e ticket per migliorare prodotto. Modelli leggeri, costi prevedibili e tempi di risposta rapidi abilitano ROI vicino al breve periodo.
Conclusione
L’AI generativa diventa affidabile quando è incardinata su procedure semplici: prompt chiari, RAG sui contenuti ufficiali, test misurabili, supervisione umana e attenzione a etica, accessibilità e consumi. Per PA e imprese, questo approccio sostiene la governance digitale (P8) e innova i processi delle PMI (P1), trasformando l’adozione dell’AI in valore concreto—senza compromessi sulla qualità e sulla fiducia.
P8 – Adozione AI & dati P1 – Processi innovativi AI responsabile Accessibilità Sostenibilità
