Verificabilità e fiducia

AI per Data Analyst

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

Quasi errore...

Quasi errore...

L'AI mostra sicurezza

 

• Output sbagliati sembrano curati come quelli giusti
• Nessun segnale visivo tipo "qui potrei sbagliare"
• Se non controlli, l'errore lo spedisci tu

Verificare ≠ rifare

 

• Istinto sbagliato: rifare il lavoro in un tool BI
• Tratta l'AI come un junior analista veloce: potente, non affidabile di default
• Tuo compito: stress test, non rifare

Il workflow di verifica

Il workflow di verifica

 

1. Scegli un dato specifico
2. Filtra manualmente i grezzi su quel dato
3. Verifica il calcolo per quel punto

Il workflow di verifica

 

1. Copia il codice o l'output dell'AI
2. Incolla in un altro assistente o chat
3. Chiedi di trovare errori logici

Il workflow di verifica

 

1. Fai un sanity check di business
2. Chiedi: questo insight è coerente con l'esperienza?

Il workflow di verifica

 

1. Chiedi all'AI di testare il suo codice su edge case (null, duplicati, zeri)

Adatta il rigore all'impatto

• Esplorazione o ad hoc → applicazione più leggera
• Dashboard di produzione, board, ecc. → applicazione più rigorosa

Il ruolo umano è centrale

Piaggeria dell'AI

 

• L'AI tende ad assecondarti
• Suggerisci, contesta o insinua un'ipotesi → l'AI segue
• Difesa nel prompt: linguaggio neutro
• Difesa in verifica: sii più duro con ciò che conferma ciò che volevi

Passons à la pratique !

AI per Data Analyst