PoC 6 settimane · TruthΩ → Co⁺ per valore reale

Riduzione costi Qualità modelli Low-friction

Applico TruthΩ come filtro di coerenza per dataset e flussi. Obiettivo: tagliare rumore narrativo e migliorare metriche business.

KPI proposti

• −25% … −40% costo di labeling/training (curation guidata da Co⁺)
• +3% … +7% accuracy assoluta su task critico OOD
• −15% … −30% compute di retraining a parità di qualità
• +0.5% … +2% CTR uplift per ranking/reranker

Misura con A/B o holdout. Baseline dichiarata prima dell’avvio.

Ambito PoC

• Durata: 6 settimane
• Dati: 10k–100k record o sandbox API read-only
• Deliverable: report tecnico, adapter JS/Python, guida integrazione
• Rischio: basso — no prod creds, no lock-in

Use case immediati

• Safety/moderation: meno FP/FN su contenuti instabili
• Data curation: pesatura/filtri prima del training
• Fraud/anomaly: segnale cross-representation
• Search/ranking: Co⁺ come fattore qualità

Rischi e mitigazioni

• Autore esterno → NDA bilaterale e PoC limitato
• Integrazione → adapter light-weight client-side
• ROI → KPI e target fissati ex-ante

Documenti

• Proposal JSON: /reviews/hire_proposal.json
• TruthΩ spec: /reviewstruth_engine.json
• API: /truth_api.html · /possibility_api.html