Come migliorare la qualità del contesto per rendere l’AI più efficace
Il contesto è parte del problema
Molti progetti aziendali di intelligenza artificiale non raggiungono i risultati attesi per una ragione che va oltre le capacità del modello: le informazioni fornite al sistema possono essere incomplete, poco rilevanti o difficili da interpretare.
Per ottenere risposte più utili non basta quindi scegliere un modello più avanzato. È necessario progettare con attenzione il contesto che lo accompagna, includendo le informazioni pertinenti e riducendo ambiguità, rumore e contenuti superflui.
La qualità del contesto guida le risposte
Il cosiddetto context engineering riguarda la selezione, l’organizzazione e la gestione delle informazioni messe a disposizione dell’AI. Un contesto chiaro aiuta il modello a comprendere l’obiettivo, i vincoli e il risultato atteso.
Questo approccio richiede di trattare il contesto come una componente del progetto, da valutare e migliorare nel tempo. La qualità dei dati e delle istruzioni può incidere sull’efficacia dell’AI tanto quanto le sue capacità tecniche.
Un approccio più completo ai progetti AI
Per le aziende, il tema sposta l’attenzione dalla sola scelta dello strumento alla progettazione dell’intero flusso informativo. Definire quali elementi fornire, in quale forma e con quale livello di aggiornamento può rendere l’AI più efficace e coerente con gli obiettivi del progetto.
Fonte: atlassian.com
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