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Quando l’automazione produce centinaia di registrazioni, la revisione umana può coprire soltanto pochi esempi. Selezionare casi comodi e senza problemi può lasciare invisibili errori importanti. La progettazione della revisione dovrebbe indicare quale decisione sostenga l’automazione e le conseguenze di un risultato errato.
Ambito della decisione
Un campione può includere situazioni comuni insieme a esempi ambigui, ai limiti e con input falliti. La selezione mirata, tuttavia, non fornisce un tasso statistico di errore per tutte le registrazioni. Definire in anticipo competenza del revisore, fonti di confronto e un percorso per interrompere l’uso dei risultati problematici.
Esempio di revisione
Per esempio, l’automazione classifica note di monitoraggio. I controlli iniziali coprono soltanto note brevi e non rilevano la classificazione errata di testi più lunghi con più problemi. Il gruppo aggiunge alla revisione note lunghe, contrastanti e incomplete, valutando se preoccupazioni importanti scompaiano quando il sistema le forza in un’unica categoria.
Controlli pratici
- Collegare la selezione all’uso previsto e all’effetto di una decisione errata.
- Includere esempi appropriati con ambiguità, informazioni mancanti e più argomenti.
- Spiegare come saranno indagati risultati simili interessati dopo il rilevamento di un errore.
Accettazione e limiti
L’accettazione richiede evidenze di revisione adeguate per l’uso definito e limiti espliciti. Pochi esempi corretti non approvano ogni risultato. Rivalutare se lo stesso approccio di selezione continui a rilevare errori importanti quando cambiano comportamento del sistema o caratteristiche degli input.
Domande frequenti
- L’approvazione umana rende affidabile l’automazione?
- Non da sola. Sono essenziali ciò che la revisione controlla e le evidenze che la sostengono.
- Ogni risultato deve essere ricreato manualmente?
- Usi diversi richiedono ambiti diversi. Il rischio decisionale e una valutazione autorizzata appropriata determinano la profondità della revisione.