In una cartella ho messo degli script, le istruzioni per usarli, dei percorsi di analisi e un posto dove conservare quello che viene trovato. Poi ci ho fatto lavorare un agente IA, insieme a me.<\/p>\n
Questa cosa l'ho usata per un'analisi vera. Alla fine sono rimasti le interrogazioni fatte, i risultati, un registro delle evidenze e un documento di analisi. Anche una copia dei dati usati, conservata separatamente, con un'impronta che permette di controllare che sia proprio quella.<\/p>\n
\u00c8 un repository Git. E mentre ci lavoravo mi sono reso conto che lo stavo usando come un software.<\/p>\n
Detta cos\u00ec sembra che abbia trovato un uso molto complicato per una cartella \ud83d\ude00<\/p>\n
Provo a spiegarmi.<\/p>\n
Quando lavori sui dati di un sito puoi avere aperti Google Analytics, Search Console, Tag Manager e il sito stesso. Ognuno ti fa vedere un pezzo. Per capire qualcosa devi decidere quali pezzi prendere, portarli su periodi confrontabili, controllare cosa stai misurando e capire se la spiegazione che ti viene in mente regge anche guardandola da un'altra parte.<\/p>\n
Una parte del lavoro \u00e8 interrogare strumenti. Un'altra \u00e8 sapere quale domanda fare dopo.<\/p>\n
Ho provato a mettere queste due cose nello stesso ambiente.<\/p>\n
Gli script permettono all'agente di interrogare le fonti e salvare i risultati. Le istruzioni gli dicono come lavorare: conservare la query, specificare periodo e filtri, distinguere un fatto da un'ipotesi. I percorsi di analisi raccolgono i controlli da fare per famiglie di domande. E il contesto del lavoro resta l\u00ec, insieme alle verifiche gi\u00e0 fatte e a quello che ancora manca.<\/p>\n
Per arrivarci ho dovuto scegliere quali operazioni rendere disponibili, come conservarne i risultati e quali verifiche chiedere prima di usare un'osservazione in una diagnosi. Dentro i percorsi di analisi ho messo anche conoscenza del mestiere: quali fonti confrontare, quali differenze approfondire, quando fermarsi perch\u00e9 manca un pezzo. Poi, usandoli, alcuni passaggi sono diventati codice riutilizzabile e altri sono rimasti valutazioni da fare insieme all'agente.<\/p>\n
Io posso continuare la conversazione, chiedere di approfondire un punto o mettere in dubbio una lettura. L'agente ha degli strumenti con cui andare a vedere.<\/p>\n
Il passaggio che mi interessa \u00e8 questo: una domanda nella chat pu\u00f2 diventare un'interrogazione eseguita, un file salvato, un controllo successivo. E quei passaggi rimangono disponibili anche dopo la risposta.<\/p>\n
Per esempio, nel registro delle evidenze un'osservazione viene collegata alla sua fonte. Se voglio capire da dove arriva, posso tornare ai risultati e alla query che li ha prodotti. Quando ci sono osservazioni fatte direttamente nel browser o informazioni lette da un'interfaccia, si conserva quel tipo di provenienza: non tutto passa dalle API.<\/p>\n
Questo obbliga anche a lasciare qualche vuoto.<\/p>\n
Ci sono domande per cui i dati disponibili non bastano. Oppure una relazione sembra interessante, ma manca un controllo per poterci appoggiare sopra una spiegazione. Nell'ambiente ho previsto anche questa risposta: prove insufficienti. Almeno sappiamo dove si ferma ci\u00f2 che possiamo sostenere.<\/p>\n
L'IA pu\u00f2 comunque leggere male un dato. E anche uno script pu\u00f2 produrre un risultato sbagliato. Per questo il percorso comprende verifiche e il mio controllo prima del documento finale. Avere una fonte associata a una frase rende possibile controllarla; il controllo poi va fatto.<\/p>\n
Poi c'\u00e8 il passaggio al documento da consegnare. Il percorso arriva a un report Word, con tabelle e grafici generati dai dati. Per prepararlo bisogna scegliere quali osservazioni rispondono alla domanda iniziale, quali conclusioni possiamo sostenere e quali dubbi lasciare aperti. L'impaginazione segue regole definite e viene controllata prima della consegna. Chi legge pu\u00f2 cos\u00ec seguire l'analisi senza dover entrare nella nostra cartella o ricostruire tutta la conversazione.<\/p>\n
Anche il codice sta cambiando forma. Gli script costruiti per la prima esecuzione restano conservati con il lavoro che li ha usati; le operazioni riutilizzabili sono confluite in uno strumento comune. Cos\u00ec posso ripartire su un'altra analisi senza perdere il collegamento fra una conclusione precedente e il modo in cui era stata ottenuta.<\/p>\n
\u00c8 qui che il repository comincia a sembrarmi un oggetto diverso.<\/p>\n
Il codice esegue le operazioni. Le istruzioni organizzano il lavoro. L'agente sceglie e usa gli strumenti durante la conversazione, con me che porto il contesto e verifico le interpretazioni. Git tiene insieme le versioni di questa struttura. I dati riservati stanno fuori dal versionamento.<\/p>\n
Il comportamento viene fuori da come questi pezzi sono collegati.<\/p>\n
Questo ambiente ha gi\u00e0 prodotto un'analisi e un documento. Alcune parti sono ancora tarate sulla prima esecuzione; il riuso su lavori diversi va verificato, soprattutto dove entrano soglie, ipotesi e conoscenza del sito. \u00c8 uno strumento interno che sto facendo evolvere mentre lo uso.<\/p>\n
Ora mi interessa capire quanto del lavoro successivo potr\u00f2 portare dentro la stessa struttura, e quali pezzi mi costringeranno a cambiarla.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ho messo insieme strumenti, contesto e percorsi di verifica per lavorare sui dati con un agente IA. Il repository \u00e8 diventato un ambiente operativo, usato per un\u2019analisi reale.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":156,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[58],"tags":[],"class_list":["post-155","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-applicata"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=155"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":157,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/155\/revisions\/157"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/156"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=155"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=155"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.matteobononi.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=155"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}