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Panorama SETTEMBRE 2022 AUTOMAZIONE OGGI 440 | 29 “Una maggiore trasparenza e verificabilità delle tecnologie di intelligenza artificiale continua a rivestire un’importanza cruciale. Questa è la AI responsabile” rimarca Svetlana Sicular, analista Gartner. Tanto più necessaria quanto più la AI arriva a sostituire le decisioni umane su larga scala, amplificando gli impatti positivi e negativi di tali decisioni. L’attenzione deve focalizzarsi sui dati che vengono somministrati alla mac- china. Se il dato è ‘buono’, scevro da pregiudizi, allenerà un algoritmo altrettanto ‘buono’ e li- bero da bias. L’attenzione, in particolare, deve essere alta nei confronti dei pregiudizi impliciti, meno manifesti e, dunque, più difficili da indi- viduare, per esempio quelli che conducono a decisioni discriminatorie nei confronti dell’età o del genere. Nei prossimi anni, dunque, le orga- nizzazioni dovranno poter sviluppare e gestire sistemi di intelligenza artificiale che siano etici e trasparenti. Per il conseguimento di tale obiet- tivo ci si auspica che entro il 2023 tutto il perso- nale dedito allo sviluppo di sistemi AI dimostri di possedere esperienza nella ‘responsible AI’. In tema di nuovi trend, un’altra tendenza deli- neata da Gartner riguarda gli ‘small data’, vale a dire quei dati che hanno a che vedere con l’ap- plicazione di tecniche analitiche che necessi- tano di un numero inferiore di informazioni. Tali dati, come spiega Sicular, insieme all’utilizzo di grandi set di dati (wide data), consentono ana- lisi più approfondite e aiutano a ottenere una visione più ampia del problema che si intende risolvere per mezzo della AI. L’‘Hype Cycle for Artificial Intelligence 2021’ indica che, entro il 2025, il 70% delle organizzazioni sarà costretto a spostare la propria attenzione dai dati grandi a quelli piccoli, conferendo in tal modo più spazio all’analisi e all’incrocio dei dati stessi. Si tratta di una tendenza osservata a partire dalla crisi pandemica, che ha causato un rapido de- cadere delle grandi mole di dati storici, correlati a situazioni passate, rompendo schemi prece- denti. Adottare tecniche di analisi che coniu- gano ‘small data’ e ‘wide data’ significa, invece, lavorare con volumi diversi di dati ed estrarre valore da fonti diverse e non strutturate. L’opinione degli esperti Abbiamo affrontato il tema con alcuni esperti del settore, ottenendo interessanti spunti di riflessione. Quello della AI è sicuramente uno dei ‘mega trend’ globali. Di fronte, però, alla forte per- turbazione a cui il mercato è soggetto at- tualmente, gli investimenti in adeguamento digitale possono risentirne. Come può questa importante leva influire positivamente sulla crescita a livello di mercato? Fabio Pascali , regional director Italy di Clou- dera ( https://it.cloudera.com ), afferma: “La ra- gione principale è legata al fatto che si tratta di un fenomeno in fortissima espansione, che può incidere in maniera significativa su alcune aree fondamentali quali la riduzione dei costi ope- rativi, l’aumento della marginalità dei servizi, la creazione di nuovi servizi e l’aumento della top line. Facciamo alcuni esempi per chiarezza. Tutte le aree legate all’interazione automatica con i clienti generano una riduzione dei costi e un aumento dei margini, consentendo di de- dicare il capitale umano a servizi a maggiore valore. Più la qualità di questi servizi basati su intelligenza artificiale sarà elevata, migliore risulterà la risposta del cliente disposto a rela- zionarsi con un sistema e non semplicemente con una persona. Se alla qualità del servizio si sommano la rapidità delle risposte e la com- plessità dei dati che un sistema può facilmente elaborare, ci possiamo trovare di fronte a un’a- dozione sempre più diffusa. Ma, oltre a questo, possiamo immaginare tutta una varietà di ser- vizi innovativi, siano essi completamente nuovi o ridisegnati, grazie alla capacità in continua evoluzione della AI. Quindi, ben volentieri le aziende sono disposte a fare sacrifici sui pro- getti tradizionali per investire in quest’area a più alto tasso di successo strategico”. Conferma Antonino Ingargiola , AI&Big Data engineer di Agile Lab ( www.agilelab.it ) : “La AI è un termine che comprende un ampio numero di tecnologie afferenti al mondo dati, che vanno dall’apprendimento automatico (machine lear- ning) a sistemi esperti. Alcune applicazioni, quali il riconoscimento di immagini o del linguaggio parlato, sono recentemente entrati nelle nostre case attraverso un sempre crescente numero di dispositivi smart. Queste applicazioni sono state rese possibili da nuovi modelli di tipo deep lear- ning, ma anche da tecnologie hardware (GPU, acceleratori AI), nonché dall’avvento del cloud. Oggi la AI è un settore in crescita esplosiva sia in termini di ricerca, sia di applicazioni. Da un lato, vi è molto entusiasmo verso la AI, dall’altro, molte imprese si sono accorte di non essere ancora pronte, in quanto introdurre la pratica della AI richiede una profonda trasforma- zione culturale prima che tecnica, che parte ne- cessariamente da trattare il dato come un asset di valore fondante. Si parla molto di organizza- zioni data driven, ma un termine più calzante sarebbe data centric. Solo mettendo il dato al centro come elemento di valore intrinseco si può ripensare un’organizzazione capace di curarlo e farlo crescere in modo che possa fornire valore. In questa fase delicata, di incertezza sui mercati, gli investimenti dovrebbero concentrarsi sul portare il dato al centro dei processi aziendali. Questo richiede che i dati vengano curati, cata- logati e resi accessibili e ‘scopribili’. Solo così si abilita un effetto network di un utilizzo trasver- sale del dato, che rappresenta la vera marcia in più di un’organizzazione data centric. Ci vuole il coraggio di intraprendere questa profonda transizione ora, in modo da porre le basi per lo sviluppo di applicazioni AI in grado di guidare processi e offrire servizi. La seconda domanda che abbiamo posto ai nostri ospiti riguarda il fatto che le opportunità fornite dalla AI sono sia di tipo tecnologico, sia anche di modello e processo. Quali sono le so- luzioni maggiormente alla portata del mercato per coglierne il valore intrinseco e cosa consi- glierebbero agli imprenditori del settore per sfruttare al massimo questa potenzialità? Pascali conferma che “ci sono soluzioni che ormai stanno diventando sempre più standard e diffuse in maniera trasversale ai mercati. Pen- siamo a tutti i servizi di chatbot, per esempio. Ma ci sono anche applicazioni verticali su spe- cifici mercati, o applicazioni sviluppate ad hoc per una particolare iniziativa. Più i servizi sono standard e più facilmente si possono attuare, ma con benefici limitati. Più si adotta, invece, un approccio ampio, più l’iniziativa diventa per- vasiva e strutturale, con benefici che vanno al di là del singolo progetto. Questa dovrebbe es- sere la direzione da intraprendere. Abbiamo già Antonino Ingargiola, AI&Big Data engineer di Agile Lab