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De : Marco Rocci
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    Épisodes
    • Osservabilità per AI: come misurare e intercettare derive, allucinazioni e degrado rapido

      Osservabilità per AI: come misurare e intercettare derive, allucinazioni e degrado rapido
      Feb 24 2026
      In questo episodio di 10 minuti Marco spiega come passare dall'impressione che il sistema AI 'sta diventando strano' a un set pratico di metriche, log e controlli che permettono di intercettare derive, allucinazioni e degrado funzionale prima che diventino incidenti visibili agli utenti. L'episodio apre con una breve vignetta: un assistente che lentamente cambia tono e fornisce risposte incoerenti. Poi definisce cinque segnali osservabili (confidence drift, tasso di fallback, anomalie nella distribuzione degli input, aumento degli errori di parsing, variazione di latenza) e quali log raccogliere senza appesantire l'infrastruttura. Marco propone una dashboard minimale con tre KPI essenziali, due check automatici da inserire in CI/CD e tre azioni prioritarie quando scatta un alert. Chiude offrendo una checklist scaricabile per iniziare oggi e frasi pronte da usare in stand-up con il team.
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      6 min
    • Micro‑audit di bias: 5 test lampo (+ ’bias alarm’ live) per scoprire e fissare ingiustizie nell'AI

      Micro‑audit di bias: 5 test lampo (+ ’bias alarm’ live) per scoprire e fissare ingiustizie nell'AI
      Feb 25 2026
      In 10 minuti Marco guida product manager, sviluppatori e ingegneri ML attraverso un micro‑audit pratico e non ideologico per individuare segnali di bias e difetti di fairness. Si apre con una micro‑vignetta anonima che mostra un danno reale al cliente e il costo business che ne deriva; segue un rapido before/after di una correzione lampo per mostrare impatto concreto. Durante l'episodio l'ascoltatore esegue un 'bias alarm' di 60 secondi sul proprio prodotto (test live semplice). Vengono presentati cinque test concreti: campionamento stratificato, parità di outcome, contrafattuale (cambiare una sola variabile per vedere l'effetto), stress test di input e controllo delle distribuzioni di feature, con definizioni rapide di termini come 'reweighting' (ribilanciamento dei dati). CTA chiara: scarica la checklist in PDF + JSON e il template pronto per Jira/GitHub dalle note dell'episodio e incollalo nello sprint retro.
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      6 min
    • Triage in 10 minuti: checklist di sicurezza AI + simulazione lampo

      Triage in 10 minuti: checklist di sicurezza AI + simulazione lampo
      Feb 20 2026
      In 10 minuti Marco conduce un episodio operativo: una formula di triage basata su 3 domande essenziali, una checklist one-page e una mini-simulazione registrata (soundbite) che mostra come applicare i controlli in tempo reale su un bot di supporto. L'episodio evita la teoria sterile: definisce rapidamente il gergo necessario, propone 3 micro-azioni (30–60 secondi ciascuna) che l'ascoltatore può completare durante l'ascolto e offre uno script di 60–90 secondi rivolto a non-tecnici (product, legale, ops) su cosa chiedere al team. In chiusura si invita a scaricare la checklist PDF e il template ridotto di playbook per incidenti. Valore pratico, tono accessibile e una metafora ricorrente — "mettere il casco prima di guidare" — per rendere memorizzabili i controlli.
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      5 min
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