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La nuova generazione della Quality Assurance: garantire performance e scalabilità per l’AI
Un Nuovo Paradigma per Agenti AI Affidabili
L’emergere di una vasta gamma di Agent basati sull’intelligenza artificiale apre opportunità di business senza precedenti, ma evidenzia anche una criticità chiave: le pratiche di Quality Assurance (QA) nate per il software tradizionale non sono più sufficienti a garantire qualità, affidabilità e risultati coerenti in questo nuovo contesto.
La validazione prima del rilascio non è più sufficiente
Nell’era dei sistemi intelligenti, il modello tradizionale di validazione “una tantum” prima del rilascio è ormai superato. Gli AI agent operano in contesti dinamici e imprevedibili e richiedono un approccio di testing continuo e adattivo, capace di evolvere insieme a loro. Il nuovo standard della qualità per l’AI impone monitoraggio costante, collaborazione tra team e strategie data-driven per garantire che i sistemi restino accurati, affidabili e allineati alle esigenze degli utenti. Per valutare in modo significativo il comportamento dell’AI, è fondamentale disporre di ambienti di test stabili e controllati; allo stesso tempo, metriche chiare e pertinenti sono essenziali per guidare un miglioramento coerente nel tempo. Per le aziende che intendono implementare soluzioni di AI ad alto valore, adottare questo modello continuo di Quality Assurance non è solo una best practice: è una scelta strategica, sempre più necessaria anche in ottica di conformità alle normative emergenti.
Ripensare struttura e ruolo dei team di testing per l’AI
Questa trasformazione richiede anche un cambio di approccio profondo nel modo in cui i team di testing per l’AI sono organizzati e operano. I sistemi di AI sono non deterministici, fortemente dipendenti dai dati ed esposti a fenomeni di drift e opacità. Di conseguenza, il perimetro del testing si amplia e include aspetti come robustezza agli attacchi adversarial, mitigazione dei bias e allineamento con gli utenti nel contesto reale. Per essere efficaci, i team di testing devono diventare hub interdisciplinari che uniscono tester tecnici, automation engineer e utenti reali, insieme a business owner ed esperti di dominio. Un ruolo centrale è quello del Subject-Matter Expert (SME), che funge da ponte critico tra il comportamento del sistema di AI e le aspettative del mondo reale. Gli SME garantiscono che il testing resti pertinente, contestualizzato e responsabile, trasformando la QA da un adempimento tecnico a un vero fattore strategico per il rilascio di soluzioni di AI affidabili.
Monitoraggio e validazione continui
Data la natura dinamica dell’AI, la Quality Assurance deve diventare un processo continuo e ciclico, che accompagna l’Agent lungo l’intero ciclo di vita. Questo ciclo si articola in tre fasi principali. Si parte dalla fase di Design, con una validazione preventiva in cui il testing è guidato dai casi d’uso e dai requisiti di business definiti dai Subject-Matter Expert (SME). Si prosegue con la fase di pre-deployment, durante la quale l’Agent viene sottoposto a regression test rigorosi e continuativi, per certificare che modifiche o cicli di retraining non abbiano introdotto nuovi difetti. Infine, si estende al monitoraggio in produzione (Production Monitoring), dove il focus si sposta sull’analisi attiva dei feedback degli utenti e sul tracciamento delle metriche tecniche degli LLM, così da individuare esigenze di retraining e intercettare eventuali degradazioni delle performance.
Qualsiasi problema rilevato, sia da una persona sia da un processo automatizzato, attiva un Issue Management Resolution Flow strutturato. Le segnalazioni provenienti dalla test automation vengono inizialmente sottoposte ad analisi automatica, classificazione e valutazione del rischio (risk scoring), che può arrivare anche a generare campioni di dati utili al retraining del modello. Il processo, però, non resta esclusivamente automatico: uno SME esegue quindi una validazione per stabilire se il comportamento individuato sia effettivamente un bug oppure un risultato inatteso ma accettabile. Se si tratta di un bug, si avviano le azioni correttive sull’Agent; in caso contrario, si aggiornano documentazione di test e dataset per riflettere la nuova interpretazione. Ne deriva un solido ciclo di feedback che abilita apprendimento e miglioramento costanti.
KPI avanzati
Le metriche tradizionali del software non sono più sufficienti per valutare le performance di AI agent complessi. Una misurazione solida e davvero significativa richiede un nuovo set di KPI misurabili, organizzati lungo cinque dimensioni strategiche, in grado di garantire al contempo solidità tecnica e allineamento al business.
La dimensione Model Quality si concentra su accuratezza ed efficacia degli output generati dall’AI, includendo indicatori come utilità delle risposte, performance della RAG (Retrieval-Augmented Generation), coerenza dei dati, tasso di allucinazioni e completezza. La dimensione System Quality valuta invece l’infrastruttura e il comportamento del sistema: tempi di risposta, affidabilità delle guardrails, efficacia dell’orchestrazione dell’Agent e capacità di mantenere la continuità di sessione e gestire correttamente i flussi conversazionali.
Oltre alle fondamenta tecniche, il framework considera l’impatto concreto dell’AI nel mondo reale. La dimensione Business Operations misura il contributo dell’Agent all’efficienza operativa: ottimizzazione dei workflow, automazione delle attività, conformità normativa e protezione delle informazioni sensibili. La dimensione Adoption valuta engagement e soddisfazione degli utenti, attraverso metriche come frequenza d’uso, incremento della produttività dei team e adozione di funzionalità di self-service.
Infine, la dimensione Business Value quantifica i risultati strategici: return on investment (ROI), riduzione diretta dei costi, miglioramento dei customer satisfaction score e riduzione del time-to-market, offrendo una visione chiara e completa del valore dell’AI agent per l’organizzazione.
Ambienti e dati
Un testing realmente efficace è impossibile senza basi solide e realistiche. È fondamentale testare gli AI agent in ambienti isolati e stabili che simulino fedelmente gli scenari di produzione. Questo richiede controlli di accesso rigorosi e audit tracciabili, per proteggere le informazioni sensibili e garantire la conformità alle normative sulla privacy. Anche i dati sono un elemento determinante. Affidarsi esclusivamente a dati sintetici o a mock non è sufficiente: per ottenere risultati attendibili, il testing deve utilizzare dati reali, soprattutto perché gli ambienti di produzione contengono spesso le informazioni più pertinenti per il corretto funzionamento degli agent. Questo aspetto diventa ancora più critico nei sistemi multi-agent, dove combinare dati reali e sintetici su database diversi può compromettere in modo significativo l’affidabilità dei risultati e, di conseguenza, la fiducia nelle valutazioni.
Unified Data-Driven Testing (UDDT)
L’ultimo pilastro è l’adozione di una strategia di testing avanzata, progettata specificamente per affrontare le sfide dell’AI. Ispirandosi alle migliori tecniche state-of-the-art, come l’intrinsic evaluation e l’adversarial testing, il framework Unified Data-Driven Testing (UDDT) offre una soluzione completa. In netta discontinuità rispetto al testing tradizionale behaviour-driven, UDDT adotta un approccio data-centric: valuta le performance del modello su dataset strutturati che includono input predefiniti e i relativi formati di risposta attesi, definiti da regole chiare.
Questi dataset sono costruiti in modo strategico e articolati in molteplici sottocategorie, ognuna pensata per validare un aspetto specifico del comportamento dell’Agent. Un insieme di dati può misurare la capacità dell’Agent di operare in open domain, sottoponendolo a domande ambigue o malevole per verificare robustezza e guardrails. Un altro insieme è invece focalizzato sul dominio applicativo, utilizzando quesiti derivati da documentazione tecnica e requisiti per confermare che l’Agent esegua correttamente le sue funzioni core.
Grazie all’automazione nell’esecuzione di questi benchmark, UDDT consente di testare in modo continuo un’ampia varietà di input, garantendo un’elevata copertura e assicurando che gli output dell’Agent restino coerenti e affidabili nel tempo.
Affrontare le sfide emergenti
Sebbene l’adozione di un framework di QA continuo e data-driven offra una base solida per testare gli AI agent di oggi, il settore sta evolvendo a un ritmo senza precedenti. Man mano che i sistemi di AI si integrano sempre più in workflow business-critical, emergono nuovi ostacoli e requisiti futuri. Affrontare attivamente queste sfide e guidare la prossima generazione di tecnologie di testing è essenziale per mantenere affidabilità, scalabilità e fiducia nel lungo periodo.
Con la maturazione delle implementazioni di AI, diventa necessario superare alcune criticità chiave. La prima riguarda la stabilità e la coerenza delle risposte: la natura non deterministica degli LLM rende difficile ottenere output stabili e ripetibili, creando una barriera importante per la validazione e il rilascio in molti contesti aziendali. Un secondo nodo è la gestione delle interazioni tra sistemi complessi. Gli agent raramente operano in isolamento: spesso fanno parte di un’orchestrazione articolata di modelli, tool e database. Testare il comportamento emergente di questo ecosistema è molto più complesso che validare un singolo modello. Infine, restano centrali i limiti degli ambienti di test, un problema persistente e critico: serve individuare il giusto contesto di testing, al tempo stesso isolato e realistico. La sfida è consentire ai tester l’accesso a dati reali e rilevanti—spesso presenti in produzione—senza compromettere stabilità e sicurezza dei sistemi live.
Guidare le prossime frontiere del testing per l’AI
L’evoluzione dell’AI richiede un salto di qualità nei metodi di testing, con un focus su quattro aree chiave. La prima è la formalizzazione dei test di conformità normativa. Con l’introduzione di framework come l’EU AI Act, i controlli di compliance diventeranno un requisito standard e verificabile, spesso soggetto ad audit, per l’accesso al mercato—e quindi un elemento centrale di qualsiasi strategia di testing credibile. La seconda area riguarda l’automazione delle verifiche di interpretabilità. Con sistemi sempre più autonomi, la sola validazione degli output non sarà sufficiente: le organizzazioni avranno bisogno di soluzioni capaci di valutare automaticamente l’explainability, ovvero la capacità dell’AI di fornire motivazioni trasparenti e comprensibili.
In parallelo, cresce la necessità di metodi di test adattivi. Il testing del futuro dovrà essere più intelligente e reattivo, integrando meccanismi guidati dall’AI che riflettano l’uso reale e che sappiano dare priorità in modo dinamico agli scenari più rilevanti. In questo modo, i test riprodurranno condizioni operative concrete, senza restare confinati a contesti eccessivamente controllati. Infine, la scalabilità nei sistemi multi-agent rappresenta una sfida decisiva. Man mano che l’AI passa da prototipi isolati a ecosistemi complessi con più agent interdipendenti, i tradizionali approcci di stress test devono evolvere per gestire l’aumento di complessità e garantire stabilità su basi utenti sempre più ampie.
Concept Reply è specializzata nella ricerca, nello sviluppo e nella validazione di soluzioni innovative nel campo dell'IoT (Internet delle Cose), con particolare attenzione ai settori automobilistico, manifatturiero e delle infrastrutture intelligenti. Concept Reply è riconosciuta come esperta in Testing e Quality Assurance. Grazie ai laboratori di Concept Reply e a un team internazionale di professionisti, l'azienda è attualmente il partner di fiducia per la Quality Assurance della maggior parte delle principali banche italiane, poiché offre una profonda conoscenza nel campo delle innovazioni e delle soluzioni nel mercato globale dei servizi finanziari (funzionali e tecnici - fintech) con osservatori, partnership e progetti.