L’intelligenza artificiale rivoluziona innumerevoli aspetti della vita moderna, dai consigli personalizzati ai veicoli autonomi. Accanto all’enorme potenziale, l’AI presenta però anche una serie di sfide che devono essere affrontate per un uso responsabile
Dalle considerazioni etiche alle questioni di credibilità e privacy, navigare nel complesso scenario delle sfide dell’AI richiede un approccio multiforme. Iniziamo a dire che l’AI apprende dalla storia: gli algoritmi di AI sono addestrati su dati storici, ma questa dipendenza da informazioni passate può portare a pregiudizi intrinseci. Dati incompleti o distorti possono alimentare il bias di selezione, rafforzando le disuguaglianze esistenti e perpetuando la discriminazione. Oltre ai pregiudizi umani incardinati nell’AI, esiste il rischio di manipolazione degli utenti, generato dall’effetto risonanza. Considerato che l’AI apprende dai dati generati dagli esseri umani, eredita i pregiudizi presenti nei dati e questo può portare a processi decisionali parziali, rafforzando ulteriormente i bias e le disuguaglianze sociali. I motori di raccomandazione e gli algoritmi di contenuti personalizzati possono influenzare le preferenze degli utenti, plasmando percezioni e comportamenti in modo sottile ma significativo. Questo solleva preoccupazioni sulla manipolazione individuale attraverso piattaforme guidate dall’AI. L’effetto risonanza o “camera dell’eco” deriva dalla circolazione e condivisione ampia degli stessi dati, portando il motore di intelligenza artificiale ad assegnare punteggi elevati e quindi a discriminare ulteriormente. In altre parole, una bugia ampiamente condivisa diventa verità.
Alla ricerca di trasparenza e precisione
I modelli di AI spesso operano come scatole nere, prendendo decisioni basate su algoritmi complessi e parametri non immediatamente comprensibili dagli esseri umani. Questa mancanza di trasparenza mina la fiducia nei sistemi di AI. Nonostante, l’AI eccella in molte attività, gli errori di predizione sono inevitabili. L’attenzione umana tende a concentrarsi più sui fallimenti che sui successi, amplificando l’impatto delle imprecisioni dell’AI, riducendo la sua credibilità. Inoltre, l’AI può produrre correlazioni o modelli intriganti ma privi di utilità pratica. Distinguere tra insights significativi e semplici curiosità è essenziale per evitare sprechi di risorse in progetti irrilevanti. La capacità dell’AI di scoprire correlazioni o modelli inaspettati può fornire insights preziosi, ma può anche generare scetticismo e diffidenza quando i risultati sfidano il buon senso o le aspettative convenzionali.
Come salvaguardare i dati personali in un mondo guidato dall’AI
La capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati può portare all’inferenza di informazioni sensibili o private, correlando dati apparentemente innocui da fonti disparate. Ciò pone significativi rischi per la privacy e l’autonomia individuali. Inoltre, utilizzando solo pochi data point, gli algoritmi di AI possono potenzialmente identificare e profilare individui, sollevando preoccupazioni sulla sorveglianza e l’abuso delle informazioni personali. In conclusione, la crescita dell’AI presenta una serie di sfide complesse che richiedono una riflessione attenta e soluzioni proattive. Dai dilemmi etici ai problemi di credibilità passando alla tutela della privacy, navigare nel panorama dell’AI richiede uno sforzo collaborativo che coinvolge i decisori politici, i tecnologi, gli esperti di etica e la società nel suo complesso. Dando la priorità a trasparenza, equità e uso responsabile, si può sfruttare il potere trasformativo dell’AI, mitigandone i potenziali rischi e trappole.
Organizzarsi per l’AI, con team e processi efficaci
L’intelligenza artificiale rappresenta una forza trasformativa in numerosi settori. Tuttavia, per sfruttare pienamente il potenziale dell’AI è necessario molto più che semplici algoritmi avanzati e grandi quantità di dati. Organizzarsi per il successo dell’AI richiede la strutturazione strategica dei team, l’allineamento agli obiettivi, meccanismi efficienti di delivery e di governance. Strategica per qualsiasi progetto di AI è la composizione del team che deve comprendere vari ruoli: data scientist, sviluppatori di algoritmi, data analyst, sviluppatori di data visualization, architetti di system integration ed esperti di settore (subject-matter experts – SME). Ciascun ruolo porta un insieme unico di competenze ed esperienze, in grado di contribuire allo sviluppo e all’implementazione di soluzioni di AI.
I data scientist svolgono un ruolo cruciale nell’estrazione di insights dai dati attraverso l’analisi statistica e le tecniche di machine learning. Gli sviluppatori di algoritmi sono incaricati di progettare e implementare algoritmi su misura per specifiche esigenze di business. I data analyst si concentrano sulla pre-elaborazione, la pulizia e l’analisi esplorativa dei dati per garantire qualità e rilevanza dei dati. Gli sviluppatori di data visualization creano visualizzazioni intuitive per comunicare in modo efficace intuizioni complesse. Gli architetti di system integration integrano soluzioni di AI in modo fluido nell’infrastruttura esistente. Gli SME forniscono conoscenze specifiche di settore, fondamentali per contestualizzare le soluzioni di AI all’interno delle operazioni di business.
L’imperativo delle competenze di settore
Nel campo dell’AI, la competenza è indispensabile. Tutti gli sforzi di data science devono essere radicati su solide fondamenta di business per generare insights utili. Gli SME colmano il gap tra le capacità tecniche e i requisiti di business, garantendo che le soluzioni di AI affrontino efficacemente le sfide del mondo reale. Integrare gli SME nel team di AI fin dall’inizio favorisce la collaborazione e garantisce l’allineamento con gli obiettivi e le finalità organizzative. L’allineamento organizzativo efficace è essenziale per l’implementazione di successo delle iniziative di AI. Allineare gli incentivi tra gli stakeholder favorisce l’adesione collettiva e l’impegno nell’adozione dell’AI. Coinvolgere gli stakeholder di diversi dipartimenti e livelli organizzativi dall’inizio del progetto promuove la trasparenza e migliora la rilevanza delle soluzioni di AI. Integrare i progetti di AI nel flusso principale di progetti assicura la giusta priorità e l’allocazione delle risorse in linea con gli obiettivi strategici.
Come trasformare insights in azioni
Creare canali per la diffusione e l’utilizzo degli insights dell’AI è cruciale. Stabilire API, le interfacce di programmazione delle applicazioni, facilita l’integrazione fluida delle capacità di AI nei sistemi e nei processi esistenti. Sviluppare dashboard intuitive e applicazioni web permette agli utenti finali di interagire facilmente con gli insights dell’AI, facilitando decisioni basate su informazioni complete e migliorando l’efficienza operativa. Inoltre, per misurare il successo delle iniziative di AI sono necessari solidi meccanismi di accountability: utilizzando i guadagni di produttività come KPI fornisce metriche tangibili per valutare l’impatto dell’AI sulle performance organizzative; quantificando i miglioramenti di efficienza e i risparmi di costi derivanti dall’adozione dell’AI, le organizzazioni possono giustificare gli investimenti e perfezionare le strategie di AI per massimizzare i rendimenti. In conclusione, organizzarsi per l’AI significa assemblare team diversificati, sfruttare le competenze di settore, allineare gli obiettivi, stabilire meccanismi di delivery efficienti e garantire responsabilità. Abbracciando questi principi, le organizzazioni possono sbloccare il pieno potenziale dell’AI per guidare l’innovazione, migliorare i processi decisionali e raggiungere una crescita sostenibile nel dinamico panorama di business di oggi.
Derek Strauss
Fondatore, CEO e principal consultant di Gavroshe. È stato per cinque anni chief data officer di TD Ameritrade. Con una carriera ultratrentennale in data management e information resource management, Derek Strauss ha gestito numerosi programmi e iniziative nei settori Big Data, advanced analytics, business intelligence, data warehousing, data quality improvement e IRM. È stato vice president di DAMA Software. Membro attivo della Roundtable e del Forum dei CDO del MIT. Fondatore della International Society dei CDO. Infine, è co-autore con Inmon e Neuschloss del libro “DW 2.0: The Architecture for the next generation of Data Warehousing”, pubblicato nel 2006 da Morgan Kaufman.
Derek Strauss presenterà per Technology Transfer i seminari: “Lo Smart Data Protocol” insieme a Alan Rodriguez il 12–13 giugno 2024 – “Chief Data Officer Master Class” il 17–20 giugno 2024. I seminari si terranno in diretta streaming online.
