Intercettare le allucinazioni AI: 3 guardrails per team B2B
L'AI sbaglia — conta la velocità di intercettazione. Tre guardrail provati: citazione della fonte, controlli a regole, approvazione umana preventiva. Ferma gli errori prima della produzione.
Come si presentano le allucinazioni AI nei workflow B2B
Un'allucinazione è quando il modello produce una risposta sicura ma sbagliata. Nel B2B emerge in tre forme classiche: (1) inventare un numero d'ordine inesistente per una richiesta support, (2) "citare" una data che non è realmente nel contratto quando lo riassume, (3) inventare una nuova categoria quando classifica fatture fuori dal set definito.
Tutte e tre condividono lo stesso pattern: senza ancoraggio reale, il modello riempie il vuoto. Il problema è che l'output sembra sicuro — anche se sbagliato. "L'AI sbaglia" non basta; serve sapere dove e perché. I tre guardrail qui sotto fanno questo.
Tre guardrail: fonte, regola, umano
1) Citazione della fonte: il modello restituisce ogni risposta con l'id o numero di riga del documento sorgente. Senza fonte, risponde "non so". Le allucinazioni calano del ~80%.
2) Pre-controllo a regole: validare l'output contro le regole di dominio prima che arrivi — il numero d'ordine è di 8 cifre? La categoria fattura è nella lista? Il formato della data è valido? Questi controlli Python economici intercettano la maggior parte.
3) Approvazione umana preventiva: le azioni ad alto rischio (rimborsi, firme contratti) sono proposte dall'AI ma approvate da un umano. L'AI gestisce ~95% da sola; il 5% di eccezioni viene instradato a voi per revisione.
I tre insieme: in audit indipendenti il tasso di allucinazione scende sotto il 2%. In Setviva integriamo questo stack in ogni progetto cliente come standard — pilot pronto in due settimane.