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A/B Testing for AI Systems
L'A/B testing per sistemi AI è un metodo sperimentale che confronta due versioni di un modello o di una sua configurazione, mostrandole a gruppi diversi di utenti reali e misurando quale delle due produce risultati migliori su indicatori concreti, come soddisfazione, tasso di completamento di un compito o tempo di risposta. A differenza dei benchmark statici, misura l'impatto in condizioni d'uso reali.
Si definisce un indicatore chiave da migliorare, si dividono gli utenti in gruppi assegnati casualmente alla versione A o alla versione B del sistema, e si raccolgono dati sul loro comportamento per un periodo definito. I risultati dei due gruppi vengono poi confrontati con metodi statistici per stabilire se la differenza osservata è significativa o dovuta al caso. Solo a quel punto si decide se adottare la nuova versione su tutti gli utenti.
È molto usato per validare aggiornamenti di modelli conversazionali, modifiche ai prompt di sistema o nuove funzionalità basate su AI prima di un rilascio completo. Permette di prendere decisioni basate su dati reali invece che solo su punteggi ottenuti in ambiente controllato.
Il metodo nasce nella statistica applicata e nel marketing digitale, dove viene utilizzato da decenni per confrontare varianti di pagine web o campagne; è stato successivamente adottato per valutare in produzione anche i sistemi basati su intelligenza artificiale.
Grace usa l'A/B testing per confrontare varianti dei propri scenari di valutazione, verificando quale formulazione produce dati più chiari sulle competenze degli utenti.
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