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Language: Italiano

MODELLO GRATUITO · COMPILA, SCARICA, RIUTILIZZA

# Dataset di valutazione AI

Costruisci una raccolta di casi che permetta di confrontare versioni e trovare errori prima che raggiungano il lavoro reale. La qualità dei riferimenti conta quanto quella del modello.

[A cura di Stolen Orbit](https://stolenorbit.com/it/chi-siamo/) Revisione 2026-09-24

## Quando usarlo e cosa ottenere

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/dataset-valutazione-ai/#template-purpose)

Prima di scegliere una configurazione AI, modificare istruzioni o fonti, oppure estendere un progetto a nuovi documenti e reparti.

Un registro di casi con risultati attesi verificati, criteri di giudizio e un insieme separato per il controllo finale.

Compila i campi qui sotto e scarica il documento. Il sito non invia né salva le risposte: chiudendo la pagina puoi perderle. Gli esempi sono illustrativi e vanno sostituiti con dati del tuo processo.

[Scarica il modello completo da compilare (.md)](https://stolenorbit.com/downloads/evaluation-dataset-it.md)

Senza JavaScript puoi scaricare il modello completo dal link sopra e compilarlo nel tuo editor.

## 1\. Copri il lavoro reale

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/dataset-valutazione-ai/#coverage)

Definisci l’attività valutata prima di raccogliere esempi. Includi casi in cui il comportamento corretto è chiedere aiuto o non rispondere.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: per estrarre scadenze, includere documenti senza data e date discordanti. Il risultato corretto per un’ambiguità può essere “revisione necessaria”.

**Compito, input e risultato richiesto**

Specifica cosa riceve il sistema, cosa deve produrre e quali azioni non deve eseguire.

**Categorie da rappresentare**

Elenca frequenza, lingue, formati, casi ambigui, dati mancanti e situazioni con conseguenze elevate.

**Origine e selezione dei casi**

Indica periodo, autorizzazione all’uso, anonimizzazione prevista e limiti di rappresentatività del campione.

## 2\. Crea riferimenti verificabili

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/dataset-valutazione-ai/#reference)

Assegna a ogni caso un identificativo stabile. Conserva la motivazione del risultato atteso, così un disaccordo può essere risolto senza affidarsi alla memoria.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: caso DOC-017, due date presenti ma nessuna indicata come scadenza. Il riferimento richiede di non inventarla e di segnalare le righe da controllare.

**Identificativo e input del caso**

Collega il file o record approvato e la sua versione; evita dati sensibili nel nome del caso.

**Risultato atteso ed evidenza**

Descrivi campi corretti, fonte di supporto, tolleranze accettabili e comportamento quando la risposta manca.

**Revisore e gestione disaccordi**

Indica chi valida il riferimento e chi decide quando due valutatori interpretano diversamente il caso.

## 3\. Confronta le versioni

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/dataset-valutazione-ai/#comparison)

Conserva casi per un controllo che non venga usato a ogni modifica. Misura risultati per categoria, senza nascondere errori critici dietro una media.

**Vedi un esempio compilato**

Esempio ipotetico: una nuova configurazione legge più date ma inventa una scadenza nel caso ambiguo. Il difetto critico resta visibile anche se la media migliora.

**Sviluppo e controllo finale**

Registra quali casi servono per migliorare il sistema e quali restano separati per valutarlo.

**Misure e condizioni di accettazione**

Definisci errori critici, correttezza per campo, richieste di revisione e limiti concordati sul lavoro residuo.

**Versione, esito e decisione**

Salva configurazione, data, risultati per categoria, difetti aperti e motivazione del rilascio o rinvio.

## Errori da evitare

[Fonte di questa sezione](https://stolenorbit.com/it/modelli/dataset-valutazione-ai/#template-pitfalls)

-   Usare come riferimento una risposta AI mai verificata da una persona competente.
-   Migliorare sullo stesso piccolo insieme e chiamarlo controllo indipendente.
-   Contare come successo una risposta formalmente valida ma priva di supporto.

[Dai documenti ai dati, con controlli prima di usarli.](https://stolenorbit.com/it/servizi/estrazione-dati-documenti-ai/)

[Un assistente AI che ritrova le risposte nei documenti giusti.](https://stolenorbit.com/it/servizi/assistente-ai-documenti-aziendali/)

[RAG o fine tuning: individua prima il tipo di errore.](https://stolenorbit.com/it/risorse/rag-o-fine-tuning/)

[Valutare un sistema AI: cosa deve riuscire, cosa non deve accadere.](https://stolenorbit.com/it/risorse/valutare-affidabilita-ai/)

[Tutti i modelli e strumenti](https://stolenorbit.com/it/strumenti/)

[Tutte le guide](https://stolenorbit.com/it/risorse/)

## Facciamo il prossimo passo insieme.

Usa questo documento come punto di partenza per discutere scopo, verifiche e responsabilità del progetto.

Rivedi il testo prima di inviarlo. Aggiungi solo la tua email; gli altri dettagli sono facoltativi.

[Scrivici](/it/contatti/)

## Dal dubbio al prossimo passo.

-   [Valutare l’affidabilità AI](https://stolenorbit.com/it/risorse/valutare-affidabilita-ai/)
-   [Laboratorio di valutazione](https://stolenorbit.com/it/strumenti/test-estrazione-dati-ai/)
-   [Revisione umana dell’AI](https://stolenorbit.com/it/risorse/revisione-umana-ai/)