Chatbot che danno risposte senza senso. Sistemi di raccomandazione che non azzeccano i gusti. Modelli generativi che si inventano i fatti.
L’intelligenza artificiale è ovunque, ma chi lavora con questi strumenti lo sa: anche le soluzioni più avanzate possono cadere in errore. E spesso lo fanno nei momenti peggiori — con i clienti, in produzione, nei casi d’uso critici.
👉 La domanda non è più “quanto è potente il mio modello?”
Ma piuttosto: “quanto è affidabile quando conta davvero?”
Addestrare l’AI non basta. Bisogna metterla alla prova
Testare un sistema di intelligenza artificiale è molto diverso dal testare una funzionalità classica.
I metodi tradizionali, i test automatizzati, i dataset sintetici… non bastano più.
Serve un approccio nuovo. Serve coinvolgere l’unica intelligenza che può riconoscere davvero un errore: quella umana.
E se ti dicessimo che esiste già un modo per farlo?
Abbiamo raccolto tutto in un white paper dedicato al testing (e al miglioramento) dei modelli AI grazie al crowdtesting:
✔ Per chi sta sviluppando soluzioni basate su modelli generativi
✔ Per chi vuole ridurre bias, errori, incoerenze
✔ Per chi cerca test realistici, con persone reali, in contesti reali
Vuoi scoprire come funziona?
📄 Scarica il white paper “AI under Test” per capire:
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Cosa non ti dicono sul testing dell’intelligenza artificiale,
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Quali sono i principali rischi da intercettare (prima del rilascio),
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Come tester umani possono aiutarti a costruire modelli più utili, inclusivi e affidabili.
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