Episteme Advisory
Validazione epistemica per l’AI che conta
Infrastruttura di post-cognizione per organizzazioni che devono fidarsi dei propri output AI — non solo conformarsi a una norma.
Il rischio non aspetta la norma. Il pacchetto europeo di semplificazione ha spostato al 2 dicembre 2027 gli obblighi per i sistemi ad alto rischio. Si è spostato l’obbligo, non il problema: gli output non validati entrano oggi nelle decisioni, e la capacità di dire perché ci si fida di un output non si costruisce nei sei mesi prima di una scadenza.
Perché la proroga è una ragione per cominciare, non per aspettare →
Il problema
I sistemi AI producono affermazioni senza stabilire che tipo di affermazione stanno producendo. Non è un difetto di potenza: un modello sa falsificare una premessa causale, sa distinguere una correlazione da un meccanismo, sa riconoscere che un giudizio normativo dipende dal quadro di riferimento in cui viene formulato. Quello che non fa è decidere, prima di rispondere, di quale genere sia la cosa che sta per asserire. E la certificazione interna di quel passaggio non è verificabile dall’esterno.
Quello che serve è un’infrastruttura di post-cognizione: un protocollo di validazione specificato indipendentemente dal modello e applicato agli output dopo la generazione, che ricostruisce dall’output stesso gli impegni ontologici che il sistema non rappresenta. Il secondo passaggio può essere eseguito da una macchina; il protocollo che lo governa è esterno. Non è il modello che sorveglia sé stesso, ed è per questo che funziona. Perché lo human-in-the-loop, da solo, non basta: un revisore umano senza un protocollo che gli dica quale domanda porre per prima eredita esattamente lo stesso errore di categoria.
Servizi
Audit epistemico
Valutazione strutturata della qualità degli output AI nei vostri processi decisionali. Mappatura dei rischi cognitivi e delle dipendenze.
Design dell’infrastruttura di validazione
Progettazione del ciclo di post-cognizione: secondo passaggio AI strutturato + protocollo di intervento umano qualificato.
Compliance EU AI Act
Documentazione dei processi di validazione per sistemi ad alto rischio: criteri di accettazione, tracce delle verifiche, verbali dell’intervento umano. Serve alla conformità quando arriva, e alla difendibilità delle decisioni nel frattempo.
Perché noi e non altri
I vendor AI vi diranno che i loro modelli sono affidabili. Le grandi consultancy vi venderanno framework generici. Noi partiamo dalla teoria della conoscenza — semiotica, epistemologia bayesiana, filosofia del linguaggio — applicata a problemi concreti di validazione. Non vendiamo tecnologia; costruiamo il metodo con cui valutare la tecnologia che già usate.
Per chi
General Counsel, Chief Risk Officer, responsabili compliance di organizzazioni che utilizzano sistemi AI in processi decisionali critici. Fondazioni culturali che affrontano la transizione AI con responsabilità istituzionale.
Il pensiero dietro Episteme
Trovate alcuni elementi legati alla fondazione teorica di questo progetto, espressi in forma narrativa, nella serie La condizione epistemica: due saggi sulla resistenza della realtà ai nostri schemi concettuali — uno sulla differenza tra un LLM e una mente incarnata, uno sulla crisi dell’autorità epistemica nella politica contemporanea.
Il laboratorio
Il metodo che Episteme applica viene da una ricerca indipendente, condotta in proprio e pubblicata per intero nel Lab: tassonomia, dati di validazione, protocolli e problemi ancora aperti, in inglese e con gli artefatti scaricabili. Il Lab non è la vetrina di Episteme: è il banco su cui il metodo viene messo alla prova, comprese le volte in cui non regge.
Vai al LabSe il problema è vostro e non sapete a chi chiederlo, scrivetemi: la prima conversazione serve a capire se c'è un lavoro da fare.
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