Definizione
Che cos’è AI observability e come funziona?
Log, metriche e valutazioni permettono di capire cosa accade e intervenire. I dati di monitoraggio devono rispettare privacy e sicurezza.
L’unità di base è la traccia: per ogni richiesta si registrano prompt, passaggi recuperati, chiamate agli strumenti, versione del modello, token, costo e tempi di ogni fase. Su queste tracce si costruiscono metriche aggregate e valutazioni automatiche, ad esempio risposte senza citazioni o fuori tema. Standard come OpenTelemetry e strumenti open source come Langfuse permettono di tenere i dati nella propria infrastruttura.
Esempio aziendale
Esempio di AI observability in azienda
La dashboard segnala aumento dei costi, risposte senza fonti e calo di precisione dopo un aggiornamento.
Applicazioni
Quando può essere utile
- monitoraggio in produzione
- controllo costi
- incidenti
- model drift
- qualità delle risposte
Limiti
Quando fare attenzione
- log con dati personali conservati in chiaro
- tracce senza la versione del prompt usata
- feedback degli utenti raccolto ma mai letto
- avvisi sui costi senza soglie per reparto
Da non confondere
AI observability: con cosa non va confuso?
Il monitoring controlla metriche note. L’observability aiuta anche a indagare problemi non previsti combinando più segnali.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con AI observability
Ogni sistema AI che Agentix mette in produzione nasce con il tracciamento attivo: per ogni risposta si può risalire a domanda, documenti usati, strumenti chiamati e versione del prompt. È ciò che permette di spiegare un errore segnalato da un utente invece di indovinarne la causa.
Il cliente riceve un cruscotto con costi, tempi, qualità e domande senza risposta, avvisi su soglie concordate e un set di valutazioni automatiche rieseguito dopo ogni modifica. I log stanno nell’infrastruttura scelta dall’azienda, con mascheramento dei dati personali e durata di conservazione definita.
Integra dati, software e AIRisposte rapide
Domande frequenti su AI observability
Cosa bisogna monitorare in un assistente AI in produzione?
Tempi di risposta per fase, token e costo per richiesta, errori degli strumenti, percentuale di risposte senza fonti, domande a cui il sistema non sa rispondere e feedback degli utenti. Utile anche raggruppare le domande per argomento per vedere dove la knowledge base è carente.
Si possono registrare le conversazioni rispettando il GDPR?
Sì, con un’informativa agli utenti, conservazione limitata nel tempo, accesso ristretto ai log e mascheramento di dati personali come nomi, email o codici fiscali dove non servono all’analisi. Le scelte vanno documentate insieme al responsabile privacy.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare AI observability nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.