Sentinel

SENTINEL è la tecnologiaI che misura l'affidabilità delle risposte generate dagli agenti AI in tempo reale. Risponde a una domanda critica per le aziende che adottano l'intelligenza artificiale: le risposte dei miei agenti sono affidabili?

I Large Language Model generano testo predicendo la sequenza di token più probabile. Questa capacità li rende potenti, ma anche soggetti a produrre risposte plausibili ma errate. SENTINEL interviene prima che la risposta venga inviata all'utente, calcolando un indicatore di confidenza che permette di gestire in modo automatico le situazioni di incertezza.

Quando la confidenza è bassa, l'agente non improvvisa. Risponde che non dispone di informazioni sufficienti, oppure attiva un'escalation verso un operatore umano. Il risultato: meno errori, meno rischi reputazionali, più controllo.

Sentinel analizza la distribuzione di probabilità sulla sequenza di token generata dal modello. Durante la generazione, ogni token viene selezionato in base a una distribuzione probabilistica sul vocabolario. Sentinel valuta:

• Entropia della distribuzione: una distribuzione piatta (alta entropia) indica incertezza del modello nella scelta del token successivo. Sequenze con entropia media elevata segnalano risposte meno affidabili.

• Probabilità cumulativa della sequenza: il prodotto delle probabilità dei singoli token fornisce una misura della confidenza complessiva sulla risposta generata.

• Varianza nelle alternative: quando più token hanno probabilità simili, il modello è meno "sicuro" della scelta effettuata.

Questi segnali vengono combinati in un indicatore sintetico di confidenza, calibrato sul dominio specifico dell'agente.

Quando Sentinel rileva una risposta a bassa confidenza, il comportamento dell'agente è configurabile:

• Risposta conservativa: l'agente comunica all'utente che non dispone di informazioni sufficienti per rispondere.

• Escalation a operatore: la conversazione viene trasferita a un operatore umano con il contesto completo.

• Richiesta di chiarimento: l'agente chiede all'utente di riformulare o specificare la domanda.

• Logging per review: la risposta viene generata ma segnalata per revisione successiva.

La soglia di confidenza e le azioni conseguenti sono definite in base alle policy aziendali e ai requisiti di compliance.

• Riduzione/azzeramento delle allucinazioni: le risposte incerte vengono intercettate prima di raggiungere l'utente.

• Compliance automatizzata: tracciabilità completa delle decisioni, audit trail consultabile, comportamenti documentabili per verifiche ispettive.

• Controllo del rischio reputazionale: l'agente non fornisce informazioni di cui non è ragionevolmente certo.

• Calibrazione per dominio: le soglie di confidenza possono essere regolate in base alla criticità del contesto (customer care vs. consulenza finanziaria vs. supporto tecnico).

• Integrazione nativa: Sentinel opera all'interno della Piattaforma Cognitiva AND EMILI, senza necessità di integrazioni esterne.

• Agenti virtuali in ambito bancario e assicurativo, dove risposte errate possono avere conseguenze legali.

• Customer care in settori regolamentati (healthcare, energy, utilities).

• Assistenti interni per procedure aziendali e policy compliance.

• Qualsiasi contesto in cui l'affidabilità delle risposte AI è un requisito, non un'opzione.