Glossario AI
Explainability: cos'è e perché conta per la tua azienda
L'explainability è la capacità di un sistema AI di spiegare, in termini comprensibili, cosa ha fatto, perché e su quali dati: condizione necessaria per fidarsi di un sistema e per renderne conto.
Un sistema «spiegabile» non si limita a restituire un risultato: mostra anche il percorso che lo ha prodotto. Significa poter rispondere a domande semplici come «perché mi hai proposto questa risposta?» o «su quali dati ti sei basato?», senza dover aprire il codice sorgente. Per un'azienda non è un dettaglio tecnico: è la differenza tra delegare un compito a scatola chiusa e supervisionarlo con cognizione di causa, soprattutto quando il risultato riguarda clienti, contratti o dati sensibili.
In pratica
Per Confindustria Varese, il sistema realizzato da Sentira non consegna solo bozze email pronte da inviare: mostra anche quale banner pubblicitario ha rilevato e quali dati ha usato per arricchire il profilo dell'azienda inserzionista. Il commerciale vede il «perché» dietro ogni bozza e può approvarla, rifiutarla o correggerla in 20 minuti al giorno, contro le 3 ore di ricerca manuale di prima.
Termini collegati
- Human-in-the-loop: il principio per cui è sempre una persona a verificare la spiegazione e approvare l'azione.
- Agente AI: il tipo di sistema per cui l'explainability conta di più, perché decide e agisce.
- AI Act: il regolamento europeo che rende la trasparenza un obbligo per molti sistemi AI.
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