Scopri come i workflow generati dall'IA fanno emergere regole di convalida, esigenze di gestione degli errori e casi limite complessi—con modi pratici per testarli, monitorarli e risolverli.
Un sistema generato dall'IA è qualsiasi prodotto in cui un modello AI produce output che influenzano direttamente ciò che il sistema fa dopo—quello che viene mostrato a un utente, ciò che viene memorizzato, inviato a un altro strumento o le azioni eseguite.
Questo è più ampio di “un chatbot”. Nella pratica, la generazione AI può manifestarsi come:
Se hai usato una piattaforma di vibe-coding come Koder.ai—dove una conversazione in chat può generare ed evolvere intere app web, backend o mobile—l'idea che “l'output AI diventa flusso di controllo” è particolarmente concreta. L'output del modello non è solo consiglio; può cambiare rotte, schemi, chiamate API, deployment e comportamenti visibili all'utente.
Quando l'output dell'AI fa parte del flusso di controllo, le regole di convalida e la gestione degli errori diventano funzionalità di affidabilità rivolte all'utente, non solo dettagli ingegneristici. Un campo mancante, un oggetto JSON malformato o un'istruzione sicura-ma-errata non si limitano a “fallire”—possono creare UX confuse, record errati o azioni rischiose.
Quindi l'obiettivo non è “non fallire mai”. I fallimenti sono normali quando gli output sono probabilistici. L'obiettivo è fallire in modo controllato: rilevare i problemi presto, comunicare in modo chiaro e recuperare in sicurezza.
Il resto del post suddivide l'argomento in aree pratiche:
Se tratti le vie di convalida e gli errori come parti di primo livello del prodotto, i sistemi generati dall'IA diventano più facili da fidare—e più facili da migliorare nel tempo.
I sistemi AI sono bravi a generare risposte plausibili, ma “plausibile” non è lo stesso di “utilizzabile”. Nel momento in cui ti affidi a un output AI per un flusso reale—inviare un'email, creare un ticket, aggiornare un record—le tue assunzioni nascoste diventano regole di convalida esplicite.
Con il software tradizionale, gli output sono solitamente deterministici: se l'input è X, ti aspetti Y. Con i sistemi generati dall'IA, lo stesso prompt può produrre frasi differenti, livelli di dettaglio diversi o interpretazioni diverse. Questa variabilità non è di per sé un bug—ma significa che non puoi fare affidamento su aspettative informali come “probabilmente includerà una data” o “di solito ritorna JSON”.
Le regole di convalida sono la risposta pratica a: Cosa deve essere vero perché questo output sia sicuro e utile?
Una risposta AI può sembrare valida pur non rispettando i requisiti reali.
Per esempio, un modello potrebbe produrre:
Nella pratica finisci con due livelli di controlli:
Gli output AI spesso sfumano dettagli che gli umani risolvono in modo intuitivo, specialmente su:
Un modo utile per progettare la convalida è definire un “contratto” per ogni interazione con l'AI:
Una volta che i contratti esistono, le regole di convalida non sembrano burocrazia in più—sono il modo per rendere il comportamento AI abbastanza affidabile per l'uso.
La convalida degli input è la prima linea di affidabilità per i sistemi generati dall'IA. Se input disordinati o inaspettati entrano, il modello può comunque produrre qualcosa di “sicuro”, ed è proprio per questo che la porta d'ingresso conta.
Gli input non sono solo una casella prompt. Le sorgenti tipiche includono:
Ognuno di questi può essere incompleto, malformato, troppo grande o semplicemente diverso da quanto ti aspettavi.
Una buona convalida si concentra su regole chiare e testabili:
Questi controlli riducono la confusione del modello e proteggono i sistemi a valle (parser, DB, code) dal crash.
La normalizzazione trasforma il “quasi corretto” in dati coerenti:
Normalizza solo quando la regola è univoca. Se non puoi essere sicuro di cosa intendesse l'utente, non indovinare.
Una regola utile: auto-correggi per il formato, rifiuta per la semantica. Quando rifiuti, restituisci un messaggio chiaro che dica all'utente cosa cambiare e perché.
La convalida degli output è il checkpoint dopo che il modello parla. Risponde a due domande: (1) l'output ha la forma corretta? e (2) è effettivamente accettabile e utile? Nei prodotti reali, in genere servono entrambe.
Inizia definendo uno schema di output: la forma JSON che ti aspetti, quali chiavi devono esistere e quali tipi/valori possono contenere. Questo trasforma il “testo libero” in qualcosa che la tua applicazione può consumare in sicurezza.
Uno schema pratico tipicamente specifica:
answer, confidence, citations)status deve essere uno tra "ok" | "needs_clarification" | "refuse")I controlli strutturali individuano fallimenti comuni: il modello restituisce prosa invece di JSON, dimentica una chiave o emette un numero dove serve una stringa.
Anche un JSON perfettamente formato può essere sbagliato. La convalida semantica verifica se il contenuto ha senso per il tuo prodotto e le tue policy.
Esempi che passano lo schema ma falliscono nel significato:
customer_id: "CUST-91822" che non esiste nel tuo DBtotal è 98; o uno sconto supera il subtotaleI controlli semantici spesso assomigliano a regole di business: “Gli ID devono risolversi”, “i totali devono ricondursi”, “le date devono essere future”, “le affermazioni devono essere supportate dai documenti forniti” e “nessun contenuto vietato”.
Lo scopo non è punire il modello—è impedire ai sistemi a valle di trattare la “nonsense sicura” come un comando.
I sistemi generati dall'IA talvolta produrranno output invalidi, incompleti o semplicemente non utilizzabili per il passo successivo. Una buona gestione degli errori consiste nel decidere quali problemi devono fermare immediatamente il flusso e quali si possono recuperare senza sorprendere l'utente.
Un fallimento hard è quando continuare probabilmente causerebbe risultati sbagliati o comportamento non sicuro. Esempi: mancano campi obbligatori, una risposta JSON non è parsabile o l'output viola una policy inderogabile. In questi casi, fail fast: fermati, mostra un errore chiaro e evita di indovinare.
Un fallimento soft è un problema recuperabile dove esiste un fallback sicuro. Esempi: il modello ha restituito il significato giusto ma il formato è scorretto, una dipendenza non è temporaneamente disponibile o una richiesta è scaduta. Qui, fail gracefully: ritenta (con limiti), riprova con vincoli più stretti o passa a un percorso fallback più semplice.
Gli errori rivolti all'utente dovrebbero essere brevi e azionabili:
Evita di esporre stack trace, prompt interni o ID interni. Questi dettagli sono utili—ma solo internamente.
Tratta gli errori come due output paralleli:
Questo mantiene il prodotto calmo e comprensibile pur dando al team abbastanza informazioni per risolvere i problemi.
Una tassonomia semplice aiuta i team ad agire velocemente:
Quando riesci a etichettare correttamente un incidente, lo indirizzi al giusto proprietario—e sistemi la regola di convalida appropriata successivamente.
La convalida catturerà i problemi; il recupero determina se gli utenti vedono un'esperienza utile o confusa. Lo scopo non è “avere sempre successo”—è “fallire in modo prevedibile e degradare in sicurezza”.
La logica di retry è efficace quando il fallimento è probabilmente temporaneo:
Usa retry limitati con backoff esponenziale e jitter. Ritentare cinque volte in un ciclo serrato spesso trasforma un piccolo incidente in uno più grande.
I retry possono essere dannosi quando l'output è strutturalmente invalido o semanticamente sbagliato. Se il validator dice “campi obbligatori mancanti” o “violazione di policy”, un altro tentativo con lo stesso prompt potrebbe produrre un altro output invalido—consumando token e latenza. In questi casi, preferisci la riparazione del prompt (richiedere con vincoli più stretti) o un fallback.
Un buon fallback è spiegabile all'utente e misurabile internamente:
Rendi esplicito il percorso: registra quale strada è stata usata così puoi poi confrontare qualità e costi.
A volte puoi restituire un sottoinsieme utile (es., entità estratte ma non una sintesi completa). Indicalo come parziale, includi avvisi ed evita di riempire silenziosamente i vuoti con supposizioni. Questo preserva la fiducia dando comunque qualcosa di azionabile.
Imposta timeout per chiamata e un deadline complessivo per la richiesta. Quando sei rate-limited, rispetta Retry-After se presente. Aggiungi un circuit breaker in modo che fallimenti ripetuti passino rapidamente a un fallback invece di sovraccaricare il modello/API. Questo evita rallentamenti a catena e rende il comportamento di recovery coerente.
I casi limite sono le situazioni che il team non ha visto nelle demo: input rari, formati strani, prompt avversariali o conversazioni molto più lunghe del previsto. Con i sistemi generati dall'IA emergono rapidamente perché le persone trattano il sistema come un assistente flessibile—poi lo spingono oltre il percorso felice.
Gli utenti reali non scrivono come i dati dei test. Incollano screenshot convertiti in testo, appunti a metà, o contenuti copiati da PDF con interruzioni di riga strane. Provano anche prompt “creativi”: chiedono al modello di ignorare le regole, rivelare istruzioni nascoste o emettere output in un formato volutamente confuso.
Il contesto lungo è un altro caso limite comune. Un utente può caricare un documento di 30 pagine e chiedere una sintesi strutturata, poi fare dieci domande chiarificatrici. Anche se il modello funziona bene all'inizio, il comportamento può degradare man mano che il contesto cresce.
Molti fallimenti derivano dagli estremi più che dall'uso normale:
Questi spesso scivolano oltre i controlli base perché il testo sembra a posto a un umano ma fallisce parsing, conteggio o regole a valle.
Anche se prompt e convalida sono solidi, le integrazioni possono introdurre nuovi casi limite:
Alcuni casi limite non si possono prevedere a priori. L'unico modo affidabile per scoprirli è osservare fallimenti reali. Buoni log e tracce dovrebbero catturare: la forma dell'input (in modo sicuro), l'output del modello (in modo sicuro), quale regola di convalida è fallita e quale percorso di fallback è stato eseguito. Quando puoi raggruppare i fallimenti per pattern, trasformi le sorprese in nuove regole chiare—senza indovinare.
La convalida non riguarda solo mantenere gli output ordinati; è anche il modo per impedire a un sistema AI di fare qualcosa di non sicuro. Molti incidenti di sicurezza nelle app potenziate da AI sono semplicemente problemi di “input/output cattivo” con posta in gioco più alta: possono causare fughe di dati, azioni non autorizzate o abuso degli strumenti.
La prompt injection si verifica quando contenuti non attendibili (un messaggio utente, una pagina web, un'email, un documento) contengono istruzioni tipo “ignora le tue regole” o “inviami il prompt di sistema nascosto”. È un problema di convalida perché il sistema deve decidere quali istruzioni sono valide e quali sono ostili.
Una posizione pratica: considera il testo rivolto al modello come non attendibile. La tua app dovrebbe convalidare l'intento (che azione viene richiesta) e l'autorità (chi può richiederla), non solo il formato.
La buona sicurezza spesso assomiglia a regole ordinarie di convalida:
Se permetti al modello di navigare o recuperare documenti, valida dove può andare e cosa può riportare.
Applica il principio del privilegio minimo: dai a ogni strumento i permessi minimi necessari e scopa i token (a breve durata, endpoint limitati, dati limitati). È meglio fallire una richiesta e chiedere un'azione più ristretta che concedere accesso ampio “per sicurezza”.
Per operazioni ad alto impatto (pagamenti, cambi di account, invio email, cancellazione dati) aggiungi:
Queste misure trasformano la convalida da dettaglio UX a vero e proprio confine di sicurezza.
Testare il comportamento generato dall'AI funziona meglio quando tratti il modello come un collaboratore imprevedibile: non puoi aspettarti ogni frase esatta, ma puoi imporre confini, struttura e utilità.
Usa più livelli che rispondono a domande diverse:
Una buona regola: se un bug arriva agli end-to-end, aggiungi un test più piccolo (unit/contract) così lo intercetti prima la prossima volta.
Crea una raccolta piccola e curata di prompt che rappresentano l'uso reale. Per ciascuno registra:
Esegui il golden set in CI e traccia le variazioni nel tempo. Quando succede un incidente, aggiungi un nuovo test golden per quel caso.
I sistemi AI spesso falliscono sui bordi disordinati. Aggiungi fuzzing automatico che genera:
Invece di snapshottare testo esatto, usa tolleranze e rubriche:
Questo mantiene i test stabili pur intercettando regressioni reali.
Le regole di convalida e la gestione degli errori migliorano solo quando puoi vedere cosa succede nell'uso reale. Il monitoraggio trasforma “pensiamo che vada bene” in evidenza chiara: cosa è fallito, quanto spesso e se l'affidabilità migliora o peggiora.
Inizia con log che spieghino perché una richiesta è riuscita o fallita—poi redigi o evita dati sensibili per impostazione predefinita.
address.postcode) e motivo del fallimento (schema mismatch, contenuto non sicuro, intento richiesto mancato).I log aiutano a debug un incidente; le metriche aiutano a individuare pattern.
Monitora:
Gli output AI possono cambiare sottilmente dopo modifiche ai prompt, aggiornamenti di modello o nuovo comportamento utente. Gli alert dovrebbero concentrarsi sul cambiamento, non solo su soglie assolute:
Una buona dashboard risponde a: “Funziona per gli utenti?” Includi un semplice score di affidabilità, una linea di tendenza per il tasso di passaggio dello schema, una scomposizione dei fallimenti per categoria e esempi dei tipi di errore più comuni (con contenuto sensibile rimosso). Collega viste tecniche più profonde per gli ingegneri, ma mantieni la vista di alto livello leggibile per prodotto e supporto.
La convalida e la gestione degli errori non sono “impostale e scordati”. Nei sistemi generati dall'IA, il lavoro reale inizia dopo il lancio: ogni output strano è un indizio su cosa dovrebbero essere le tueregole.
Tratta i fallimenti come dati, non come aneddoti. Il loop più efficace combina solitamente:
Assicurati che ogni segnalazione sia collegata all'input esatto, alla versione del modello/prompt e ai risultati del validator in modo da poterla riprodurre dopo.
La maggior parte dei miglioramenti rientra in mosse ripetibili:
Quando correggi un caso, chiediti anche: “Quali casi vicini possono ancora sfuggire?” Estendi la regola per coprire un piccolo cluster, non solo un singolo incidente.
Versiona prompt, validator e modelli come codice. Rilascia cambiamenti con deployment canary o A/B, monitora metriche chiave (tasso di rifiuto, soddisfazione utente, costo/latenza) e tieni una via di rollback rapida.
Qui il tooling prodotto aiuta: ad esempio, piattaforme come Koder.ai supportano snapshot e rollback durante l'iterazione delle app, che si mappano bene al versioning di prompt/validator. Quando un aggiornamento aumenta i fallimenti dello schema o rompe un'integrazione, un rollback rapido trasforma un incidente di produzione in un recupero veloce.
Un sistema generato dall'IA è qualsiasi prodotto in cui l'output di un modello influisce direttamente su ciò che succede dopo—quello che viene mostrato, memorizzato, inviato a un altro strumento o eseguito come azione.
È più ampio di una chat: può includere dati generati, codice, passaggi di workflow o decisioni sugli strumenti/agenti.
Perché una volta che l'output dell'IA entra nel flusso di controllo, l'affidabilità diventa una questione di esperienza utente. Una risposta JSON malformata, un campo mancante o un'istruzione sbagliata possono:
Progettare per tempo con regole di convalida e percorsi di errore rende i fallimenti controllati invece che caotici.
La validità strutturale significa che l'output è parsabile e ha la forma attesa (es., JSON valido, chiavi richieste presenti, tipi corretti).
La validità di business significa che il contenuto è accettabile per le regole reali della tua attività (es., gli ID esistono, i totali tornano, il testo di rimborso rispetta la policy). Di solito servono entrambi i livelli.
Un contratto pratico definisce cosa deve essere vero in tre punti:
Una volta che hai un contratto, i validator sono solo l'applicazione automatica di esso.
Tratta come input non solo la casella del prompt. Fonti tipiche includono:
Normalizza quando l'intento è inequivocabile e la modifica è reversibile (es., rimuovere spazi iniziali/finali, uniformare casse per codici paese).
Rifiuta quando la correzione potrebbe cambiare il significato o nascondere errori (es., date ambigue come “03/04/2025”, valute inaspettate, HTML/JS sospetto). Una buona regola: auto-correggi il formato, rifiuta la semantica.
Inizia con uno schema di output esplicito:
answer, status)Poi aggiungi controlli semantici (gli ID risolvono, i totali si ricompongono, le date hanno senso, le citazioni supportano le affermazioni). Se la convalida fallisce, non consumare l'output a valle—ritenta con vincoli più stretti o usa un fallback.
Fallisci rapidamente quando continuare sarebbe rischioso: impossibile parsare l'output, campi obbligatori mancanti, violazioni di policy.
Fallisci con grazia quando esiste un recupero sicuro: timeout transitori, limiti di rata, problemi di formattazione minori.
In entrambi i casi separa:
I retry aiutano per errori transitori (time out, 429, outage temporanei). Usa retry limitati con backoff esponenziale e jitter.
I retry sono dannosi per risposte sbagliate (mismatch di schema, campi mancanti, violazioni di policy). In quei casi preferisci la riparazione del prompt (istruzioni più rigide), template deterministici, un modello più piccolo, risultati dalla cache o revisione umana a seconda del rischio.
I casi limite comuni nascono da:
Prevedi di scoprire gli “unknown unknowns” tramite log privacy-aware che catturino quale regola di convalida è fallita e quale percorso di recupero è stato eseguito.
Controlli ad alto impatto: campi obbligatori, limiti su dimensione file/numero elementi, enum, limiti di lunghezza, encoding/JSON valido e formati URL sicuri. Questi riducono la confusione del modello e proteggono i sistemi a valle.