L’impatto dell’intelligenza artificiale si fa sentire trasversalmente un po’ in tutti i settori. La nuova tecnologia, da quando è stato lanciato ChatGPT ha superato di molto la crescita iniziale di Internet. Se è vero, da un certo punto di vista, che l’AI è in grado di garantire un’infinità di vantaggi alle aziende, non bisogna dimenticare i rischi che si porta dietro. Questo è il motivo – secondo Silvia Speranza, vice presidente regionale di Appia Italia – per il quale le aziende devono saper bilanciare in modo ottimale le potenzialità di innovazioni che arrivano grazie all’intelligenza artificiale ad un suo uso responsabile.
L’implementazione dell’AI in un’azienda può avvenire in modo sicuro e, soprattutto, efficace. Se si seguono alcuni importanti accorgimenti. Silvia Speranza ne ha delineati cinque. Eccoli.
1. Garantire la trasparenza
Spesso e volentieri i modelli di AI generativa non si fermano a spiegare le loro decisioni. Questo è il motivo per il quale le aziende devono tracciare le loro azioni, monitorare il comportamento e soprattutto creare degli audit chiari. Le aziende possono essere aiutate, in questa operazione, da una piattaforma di process automation, attraverso la quale è possibile, in un primo momento, assegnare i compiti agli agenti e ai bot di intelligenza artificiale. E, in un secondo momento, inoltrarli ai vari utenti per la loro approvazione finale.
È indispensabile, inoltre, che l’AI si faccia parte diligente nel citare le sue fonti: in questo modo gli utenti hanno la possibilità di verificare – laddove fosse necessario – l’accuratezza dei dati.
2. Utilizzare l’intelligenza artificiale privata per una migliore protezione dei dati
Capitolo molto importante, in questo contesto, è la policy adottata dall’AI per prevenire i rischi relativi alla privacy e alle eventuali violazioni delle leggi vigenti. I modelli di intelligenza artificiale fanno uso di vasti set di dati pubblici, attraverso i quali possono essere prodotti dei risultati potenzialmente distorti e che espongono al rischio di rendere pubblici dei dati sensibili. Ma non solo: si corre il rischio che i dati di un’azienda vengano incorporati nel processo di apprendimento.
Secondo Silvia Speranza un’AI privata permette di mantenere all’interno dell’azienda i dati: in questo modo è possibile addestrare i modelli rispettando una serie di limiti di conformità. Questa soluzione permette di proteggere la proprietà intellettuale e mantenere il controllo dei dati.
3. Prevenire i pregiudizi dell’intelligenza artificiale
Anche l’intelligenza artificiale può cadere vittima di alcune distorsioni cognitive: questi bias si verificano nel momento in cui i dati o gli algoritmi di addestramento producono dei dati scorretti. Onde ridurre al massimo questo pericolo è necessario eliminare dai set di dati gli identificatori sensibili come razza, sesso ed età, in modo da utilizzare dei dati diversificati e rappresentativi. Ma non solo: può essere utile verificare regolarmente le decisioni che vengono prese dall’AI in modo da individuare in modo tempestivo i problemi.
In questo contesto più ampio, può essere utile la creazione di modelli di intelligenza artificiale privata: nel momento in cui l’AI viene addestrata sui propri dati, si riesce ad avere un controllo dei vari processi e si evita che si creino dei pregiudizi esterni.
4. Scegliere saggiamente i casi d’uso dell’IA
Nel corso degli ultimi mesi sono state approvate una serie di normative che contengono al loro interno delle linee guida sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Un esempio in questo senso è costituito dall’AI Act, attraverso il quale sono state introdotte delle regole severe su come debba essere utilizzata l’intelligenza artificiale in settori ad alto rischio, come l’assistenza sanitaria.
Per le applicazioni di IA a basso rischio, come i chatbot ei sistemi di raccomandazione, le linee guida richiedono trasparenza nell’informare gli utenti che stanno interagendo con sistemi di intelligenza artificiale – spiega Silvia Speranza -. La determinazione dei livelli di rischio e l’implementazione dei protocolli appropriati sono passi essenziali per garantire la sicurezza e la protezione. Utilizzare l’IA laddove aggiunge valore, ma mantenere la supervisione umana per le decisioni critiche è fondamentale. Ad esempio, non ci si dovrebbe affidare all’intelligenza artificiale per approvare i mutui: potrebbe, infatti, negare ingiustamente un prestito. L’IA dovrebbe invece fornire assistenza raccogliendo dati e formulando raccomandazioni, passando i casi ad alto rischio all’utente per la decisione finale.
5. Incorporare l’IA nei processi
Per finire l’intelligenza artificiale deve operare seguendo delle linee guida ben precise e chiare. Attraverso una piattaforma di automazione è possibile fornire all’AI una struttura, consigliare sulla tavolozza e segnalare le attività per le quali è necessaria una supervisione dell’uomo.
Ma non solo, secondo la Speranza aiuta le organizzazioni nella formazione di modelli di IA privati ea controllare dove l’IA viene impiegata. Un’IA responsabile non è solo etica: è un vantaggio competitivo, perché un’IA generativa sicura crea fiducia nei clienti, riduce i rischi di business e favorisce la crescita a lungo termine.
