Con l'aumento del ruolo dell'Intelligenza Artificiale nei processi decisionali aziendali, si intensifica l'attenzione per la creazione di un'AI affidabile e credibile.

Nel 2024, gli enti normativi non solo richiederanno una maggiore trasparenza degli algoritmi e una migliore individuazione delle possibili distorsioni, ma richiederanno anche una chiara documentazione di conformità e strategie attive di gestione del rischio. Le organizzazioni dovranno adottare politiche di governance dell'Intelligenza Artificiale complete, quadri etici, strumenti tecnici avanzati e programmi di formazione continua per garantire che tutti gli stakeholder comprendano le implicazioni dell'AI.

 

Le caratteristiche per un’AI affidabile

Una AI attendibile è caratterizzata da attributi quali spiegabilità, equità, responsabilità, accuratezza e, ora, resilienza contro le minacce informatiche in evoluzione. L'importanza di un'Intelligenza Artificiale trasparente aumenterà, rendendo necessarie tecniche come LIME, SHAP e metodi aggiuntivi come le spiegazioni controfattuali per offrire approfondimenti interpretabili dall'uomo nelle decisioni dell'AI. Gli strumenti di rilevamento dei pregiudizi si evolveranno per esaminare più a fondo i dati di addestramento e le previsioni dei modelli, considerando sia le dinamiche socioculturali sia i pregiudizi storici.

 

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MLOps per l’affidabilità

Per garantire l'affidabilità, si diffonderà l'adozione di processi MLOps. L’MLOps andrà oltre i test rigorosi, il controllo delle versioni, il monitoraggio dei modelli e la distribuzione automatizzata, per includere piani di disaster recovery e linee guida sull'uso etico. Le piattaforme di gestione dell'Intelligenza Artificiale semplificheranno gli attuali complessi flussi di lavoro per lo sviluppo dei modelli, che copriranno tutto, dalla prototipazione alla produzione, assicurando che i modelli siano resilienti in ambienti mutevoli.
Differenziazione competitiva attraverso fiducia e credibilità
La fiducia e la credibilità si evolveranno come fattori competitivi chiave nelle soluzioni di AI. Le organizzazioni devono impegnarsi attivamente nella mitigazione dei rischi e nell'utilizzo responsabile dell'Intelligenza Artificiale. L'ascesa di revisioni contabili indipendenti, comitati etici e gruppi di vigilanza interni/esterni svolgerà un ruolo fondamentale nel rafforzare la fiducia del pubblico nella tecnologia. L'obiettivo finale è quello di sviluppare un'AI che non solo implementi le capacità umane in modo oggettivo ed equo, ma che rispetti anche rigorosi standard di privacy dei dati e promuova la trasparenza.

 

Uno sguardo sul futuro

Già nel 2024, ma anche oltre, il panorama dell'Intelligenza Artificiale si sposterà verso un paradigma in cui l'affidabilità e la credibilità non sono solo obiettivi idealistici, ma punti di riferimento essenziali. L'integrazione di strutture di governance avanzate, quadri etici e pratiche MLOps resilienti indica un approccio maturo e responsabile allo sviluppo e all'implementazione dell'AI. Nel momento in cui le organizzazioni si troveranno a gestire queste esigenze in continua evoluzione, non solo rispetteranno gli standard normativi, ma coltiveranno anche una cultura della fiducia e della responsabilità etica. Questo a sua volta favorirà sempre più la fidelizzazione dei clienti, la soddisfazione dei dipendenti e aprirà nuove strade all'innovazione in nuovi settori.

 

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