Sviluppo software

Un’azienda presenta una richiesta di prestito. La banca utilizza un modello di intelligenza artificiale per valutare automaticamente le richieste. In pochi secondi arriva la risposta: respinta. Ma perché? Né l’addetto alla pratica né il richiedente riescono a capire quali fattori abbiano portato a questa decisione. È stato l’andamento del fatturato, il settore di attività, un singolo dato anomalo nei registri contabili? Senza una risposta, rimane solo la frustrazione – e, nel peggiore dei casi, il sospetto di un trattamento ingiusto.

Apri la tua cartella delle foto e vedi lo stesso soggetto ben tre o quattro volte? Per le aziende che gestiscono quotidianamente grandi quantità di file immagine, tuttavia, questo problema può avere conseguenze significative: se, ad esempio, una foto relativa a un sinistro viene presentata più volte per pratiche diverse, le compagnie assicurative rischiano di prendere decisioni errate o di subire perdite finanziarie.

Un danno causato dall’acqua si manifesta solo due anni dopo il trasloco. Il committente attribuisce la responsabilità all’impresa edile, l’impresa edile rimanda all’impresa idraulica e nessuno è più in grado di dire chi abbia posato quale tubatura e quando. Sono proprio situazioni come queste a dimostrare perché una documentazione edilizia accurata non è affatto una seccatura superflua!

Mentre l’UE intende garantire sicurezza e trasparenza ai propri cittadini con l’AI Act, le aziende sono sempre più incerte riguardo agli obblighi giuridici che la legge sull’intelligenza artificiale comporta per loro. Una cosa è certa: l’IA è ormai entrata a pieno titolo nella quotidianità aziendale. Ti spieghiamo come utilizzare l’IA nella tua azienda in modo conforme alla normativa, nel rispetto dell’AI Act dell’UE!

In un cantiere vengono scattate ogni giorno numerose foto. Tuttavia, con l’aumentare del numero di scatti cresce anche il carico di lavoro: dove è stata scattata una foto? A quale progetto appartiene? Il soggetto è già presente nell’archivio? Il file è stato modificato in un secondo momento? E sarà possibile ricostruire in seguito cosa avrebbe dovuto documentare l’immagine?

Un dipendente chiede all’assistente IA interno quali siano le attuali norme in materia di ferie. La risposta sembra convincente, ma è comunque errata. Il modello linguistico non conosce l’effettivo accordo aziendale, bensì genera una risposta che sembra plausibile sulla base delle conoscenze acquisite durante l’addestramento. Forse conosci proprio questo problema per esperienza personale.

La governance dell'IA crea un quadro vincolante per un utilizzo sicuro, trasparente e conforme alla legge dell'intelligenza artificiale. Essa integra la gestione aziendale, la gestione dei rischi, la protezione dei dati, la sicurezza informatica e lo sviluppo tecnico. La governance diventa così una componente fondamentale di ogni strategia di IA sostenibile.

Nel giro di pochi minuti l’equilibrio tra produzione e consumo si altera e la rete elettrica va sotto pressione. Scene come queste fanno ormai parte della quotidianità di molti fornitori di energia. Ma cosa significa questo, concretamente, per la gestione di un sistema energetico sempre più complesso? È proprio qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale.

Le aziende memorizzano continuamente enormi quantità di dati. Sensori, sistemi ERP, soluzioni CRM, applicazioni cloud e dispositivi IoT forniscono nuove informazioni ogni secondo. Il vero valore aggiunto deriva solo dall’integrazione, dall’elaborazione e dalla messa a disposizione di questi dati senza errori, in vista di successive analisi.