{"id":32160,"date":"2026-08-25T20:22:00","date_gmt":"2026-08-25T20:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/thecloud.group\/?p=32160"},"modified":"2026-08-17T20:23:41","modified_gmt":"2026-08-17T20:23:41","slug":"automazione-dellosservabilita-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecloud.group\/it\/observabilidad-automatizacion-ia\/","title":{"rendered":"L'automazione senza osservabilit\u00e0 \u00e8 irresponsabile."},"content":{"rendered":"
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L'automazione senza osservabilit\u00e0 \u00e8 irresponsabile.<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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25 agosto 2026<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t
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Un sistema automatizzato di cui \u00e8 impossibile sapere cosa abbia fatto, quando, con quali dati e perch\u00e9, non \u00e8 in funzione, ma viene semplicemente supportato. La differenza diventa evidente il giorno in cui qualcosa va storto e, a quel punto, non c'\u00e8 modo di ricostruire l'accaduto: i dati necessari non sono stati salvati perch\u00e9 nessuno ha deciso di farlo.<\/p>\n

Questo \u00e8 probabilmente il difetto di progettazione pi\u00f9 diffuso nei sistemi basati su componenti di intelligenza artificiale che verifichiamo, ed \u00e8 anche il pi\u00f9 economico da evitare se affrontato tempestivamente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Qual \u00e8 la differenza tra monitorare e osservare?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Il monitoraggio consiste nel verificare che il sistema sia attivo: che risponda, non produca errori e che la latenza sia accettabile. \u00c8 necessario, ma non sufficiente.<\/p>\n

L'osservazione permette di rispondere a domande che non si erano previste. Perch\u00e9 questo caso specifico si \u00e8 risolto in questo modo? Quale versione del modello \u00e8 stata utilizzata marted\u00ec scorso? Quante volte il sistema ha dovuto riprovare prima di rispondere? Qual \u00e8 la percentuale di suggerimenti dell'agente che vengono corretti prima dell'approvazione?.<\/p>\n

La distinzione \u00e8 particolarmente importante con le componenti probabilistiche, perch\u00e9 un sistema di intelligenza artificiale pu\u00f2 essere perfettamente funzionante in termini di infrastruttura (zero errori, bassa latenza, piena disponibilit\u00e0) eppure produrre risultati progressivamente peggiori. Un pannello di monitoraggio tradizionale non lo rileva. Mostra tutto in verde.<\/p>\n

Lo abbiamo sviluppato in modo pi\u00f9 dettagliato in Osservabilit\u00e0 LLM, la metrica che nessuno sta misurando<\/a><\/u><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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I cinque livelli che devono essere registrati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Strato<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Cosa viene registrato<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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A cosa serve?<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n

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Entrata<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Quali dati e in quale contesto ha ricevuto il sistema?<\/p>\n<\/td>\n

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Riproduci il caso e rileva i dati anomali<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

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Decisione<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Quali risultati ha prodotto il modello, con quale versione e con quale configurazione?<\/p>\n<\/td>\n

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Spiegare il risultato e rilevare la deriva<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

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Azione<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Cosa \u00e8 stato effettivamente eseguito su quale sistema?<\/p>\n<\/td>\n

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Audit, storno e responsabilit\u00e0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

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Validazione<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Chi l'ha revisionato, cosa \u00e8 cambiato e quando?<\/p>\n<\/td>\n

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Misurare la qualit\u00e0 effettiva e garantire la supervisione umana<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

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Costo<\/strong><\/p>\n<\/td>\n

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Consumo per esecuzione e per caso aziendale<\/p>\n<\/td>\n

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Controllo dei costi unitari su larga scala<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Il livello di validazione \u00e8 quello pi\u00f9 spesso trascurato, eppure \u00e8 il pi\u00f9 prezioso. Registrare le correzioni apportate prima dell'approvazione trasforma la supervisione umana in un flusso di dati sulla qualit\u00e0 del sistema. Senza questa registrazione, l'unico segnale disponibile \u00e8 il reclamo del cliente, che arriva tardi e pu\u00f2 essere parziale.<\/p>\n

La componente dei costi \u00e8 la seconda pi\u00f9 trascurata. Un sistema di intelligenza artificiale ha un costo variabile per esecuzione, cosa insolita per un software aziendale. Se questo costo non viene monitorato per ogni singolo caso d'uso, \u00e8 impossibile sapere se il processo automatizzato \u00e8 redditizio, e questa domanda si pone sempre, di solito durante la revisione del budget del trimestre successivo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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I quattro parametri che interessano a un comitato<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gli indicatori tecnici (latenza, token, tasso di errore API) sono utili al team operativo. Solo quattro di questi sono rilevanti per un comitato direttivo:<\/p>\n

Il tasso di accettazione \u00e8 rimasto invariato.<\/strong> Delle proposte generate dal sistema, quale percentuale viene approvata cos\u00ec com'\u00e8? Questo \u00e8 l'indicatore di qualit\u00e0 pi\u00f9 affidabile disponibile, perch\u00e9 si basa sull'utilizzo reale e non su test di laboratorio.<\/p>\n

Tasso di scala umano.<\/strong> Qual \u00e8 la percentuale di casi che il sistema non riesce a risolvere? Dovrebbe esserci un valore obiettivo: se \u00e8 troppo alto, il sistema non sta dando il suo contributo; se \u00e8 pari a zero, probabilmente sta risolvendo casi che non dovrebbe.<\/p>\n

Costo per caso risolto.<\/strong> Il costo totale diviso per il numero di casi effettivamente chiusi, non per il numero di tentativi. Questo \u00e8 il dato che viene confrontato con il costo del processo precedente.<\/p>\n

Tempo di rilevamento del guasto.<\/strong> Quanto tempo ci vuole perch\u00e9 un'organizzazione si renda conto che il sistema sta producendo risultati errati? Se nessuno lo ha misurato, la risposta reale \u00e8 solitamente "quando un cliente si lamenta".<\/p>\n

Questi quattro parametri possono essere presentati in un'unica diapositiva e rispondere all'unica domanda che conta per un consiglio di amministrazione: funziona? Quanto costa? Quanto tempo ci vuole per scoprire se smette di funzionare?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L'argomentazione normativa \u00e8 stata aggiunta all'argomentazione operativa.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fino a poco tempo fa, la tracciabilit\u00e0 veniva difesa su basi ingegneristiche. Dal 2025, \u00e8 emerso un secondo argomento, pi\u00f9 difficile da confutare in sede di commissione.<\/p>\n

Il Regolamento europeo sull'IA richiede, per determinate categorie di sistemi, la registrazione degli eventi, la documentazione tecnica e una supervisione umana dimostrabile. Il framework NIST per la gestione del rischio nell'IA struttura la gestione del rischio attorno alla capacit\u00e0 di misurare e monitorare. Lo standard ISO\/IEC 42001 richiede la prova di un controllo continuo per certificare un sistema di gestione dell'IA.<\/p>\n

Tutti e tre i framework richiedono la stessa cosa, seppur con terminologie diverse: la capacit\u00e0 di dimostrare cosa ha fatto il sistema. Un sistema che non ha registrato le proprie azioni non pu\u00f2 dimostrarle, e l'aggiunta di queste informazioni in un secondo momento richiede la modifica dell'architettura.<\/p>\n

\u00c8 importante dirlo chiaramente perch\u00e9 cambia l'ordine delle priorit\u00e0: L'osservabilit\u00e0 ha cessato di essere un compito operativo ed \u00e8 diventata un requisito di progettazione.<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Cosa fare se il sistema \u00e8 gi\u00e0 in produzione senza questo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Non c'\u00e8 bisogno di riscriverlo. Il percorso usuale si compone di tre fasi e pu\u00f2 essere eseguito senza interrompere l'operazione:<\/p>\n

    \n
  1. Implementare prima la voce e l'azione.<\/strong> Questi sono i due livelli che ci permettono di ricostruire un incidente. In questo modo, possiamo rispondere alla domanda "cosa \u00e8 successo?".<\/li>\n
  2. Aggiungi il record di convalida.<\/strong> Richiede una piccola modifica all'interfaccia di revisione e produce dati di qualit\u00e0 estremamente preziosi.<\/li>\n
  3. Definisci la soglia di allerta prima di avere i dati.<\/strong> Quale tasso di correzione o costo per caso farebbe scattare una revisione? Definire questo parametro dopo aver esaminato i dati garantisce che venga adeguato in modo da non innescare mai una revisione.<\/li>\n<\/ol>\n

    L'errore da evitare \u00e8 cercare di implementare tutto in una volta. Un sistema con due livelli ben allineati \u00e8 infinitamente pi\u00f9 gestibile di uno con cinque livelli parzialmente allineati.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    La questione del controllo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Prima di considerare concluso un progetto di automazione, \u00e8 consigliabile effettuare un test concreto: Scegliete un caso a caso risalente a tre settimane fa e chiedete loro di spiegare esattamente cosa \u00e8 successo.<\/strong>.<\/p>\n

    Se il team \u00e8 in grado di ricostruire il sistema \u2013 quali dati sono stati inseriti, quale versione del modello \u00e8 stata utilizzata, cosa \u00e8 stato eseguito e chi lo ha validato \u2013 allora il sistema \u00e8 operativo. Se la risposta inizia con "dovremmo controllare i log, anche se non so se li conserviamo", il sistema \u00e8 in produzione ma non \u00e8 ancora completo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Domande frequenti<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Che cos'\u00e8 l'osservabilit\u00e0 in un sistema di intelligenza artificiale? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Si tratta della capacit\u00e0 di rispondere a domande impreviste sul comportamento del sistema: perch\u00e9 un caso specifico \u00e8 stato risolto in un certo modo, quale versione del modello \u00e8 stata utilizzata, quanti tentativi sono stati effettuati o quale percentuale di proposte viene corretta. Si differenzia dal monitoraggio, che si limita a verificare che il sistema sia disponibile e reattivo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Quali informazioni devono essere registrate in un sistema di intelligenza artificiale in produzione? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Cinque livelli: input (dati e contesto ricevuti), decisione (output del modello, versione e configurazione), azione (cosa \u00e8 stato eseguito e su quale sistema), convalida (cosa ha corretto il revisore) e costo per esecuzione e per caso aziendale.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Quali parametri relativi all'IA dovrebbe prendere in considerazione un comitato direttivo? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Quattro: tasso di accettazione invariato, tasso di escalation all'intervento umano, costo per caso risolto e tempo di rilevamento del guasto. Le metriche tecniche come la latenza o il consumo di token sono utili al team operativo, non alle decisioni aziendali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    La normativa richiede la tracciabilit\u00e0 nei sistemi di intelligenza artificiale? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    S\u00ec. Il Regolamento europeo sull'IA richiede la registrazione degli eventi, la documentazione tecnica e una supervisione umana dimostrabile per determinate categorie di sistemi. Il quadro di riferimento NIST per la gestione del rischio nell'IA (AI RMF) struttura la gestione del rischio attorno alla capacit\u00e0 di misurare e monitorare, e la norma ISO\/IEC 42001 richiede la prova di un controllo continuo per la certificazione.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    \u00c8 possibile aggiungere funzionalit\u00e0 di osservabilit\u00e0 a un sistema gi\u00e0 in produzione? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    S\u00ec, senza riscriverlo. L'ordine corretto \u00e8 prima implementare l'input e l'azione, che consentono di ricostruire un incidente, poi aggiungere il record di convalida umana e definire le soglie di allerta prima di avere i dati, non dopo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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    Perch\u00e9 un sistema di intelligenza artificiale pu\u00f2 apparire funzionante pur presentando malfunzionamenti? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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    Perch\u00e9 gli indicatori dell'infrastruttura (disponibilit\u00e0, latenza, errori) possono essere verdi mentre la qualit\u00e0 dei risultati si degrada. La qualit\u00e0 di un componente probabilistico non viene misurata con i tradizionali strumenti di monitoraggio, ma con metriche di prestazione basate sull'utilizzo effettivo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \u00a0<\/p>\n\n\n\n
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    Saresti in grado di ricostruire oggi ci\u00f2 che il tuo sistema di intelligenza artificiale ha fatto tre settimane fa?<\/strong> Se la risposta non \u00e8 chiara, \u00e8 meglio rivederla prima che un cliente o un revisore dei conti ponga la domanda. Analizzeremo il tuo caso in due ore, senza alcun impegno. Parliamone \u2192<\/a><\/u><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Nel vasto panorama digitale del XXI secolo, la sicurezza \u00e8 la pietra angolare di qualsiasi attivit\u00e0 commerciale. Le vulnerabilit\u00e0 della sicurezza informatica non fanno distinzione tra colossi aziendali e promettenti startup.<\/p>","protected":false},"author":20,"featured_media":32162,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_header_footer","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[858],"tags":[896,883],"class_list":["post-32160","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ingenieria-de-software","tag-producto-digital","tag-sistemas-empresariales"],"yoast_head":"\nAutomatizaci\u00f3n sin observabilidad es irresponsabilidad The Cloud Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. 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