In tutto questo clamore sull’intelligenza artificiale, mi colpisce il fatto che la nostra attenzione si concentri fin troppo rapidamente sulle argomentazioni più estreme a favore della sua stessa esistenza. Da un lato, l’utopia. Da un lato la distopia. Si potrebbe dire che lo straordinario occupi le nostre menti ben più dell’ordinario. Non c’è da stupirsi. L’espressione «miglioramento operativo» non sembra così accattivante da finire in prima pagina quanto «sfollamento di persone». È così?
«Le menti limitate si occupano dello straordinario, quelle grandi dell’ordinario.»Blaise Pascal, matematico e fisico francese
Il traguardo finale dell’intelligenza artificiale non è ancora in vista, in parte perché stiamo mettendo il carro davanti ai buoi. La prova principale a sostegno di questa tesi è l’assenza di dati affidabili su cui addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Persino le aziende più all’avanguardia dal punto di vista digitale che vediamo oggi operano utilizzando un numero eccessivo di tecnologie e flussi di dati disparati. I loro CMDB non sono semplicemente all’altezza del compito di sviluppare un’intelligenza artificiale che funzioni correttamente.
Non fraintendetemi: l’IA generativa è davvero in grado di compiere cose straordinarie. Può sostenere l'esame di abilitazione e superarlo a pieni voti. È in grado di elaborare un piano aziendale in pochi secondi. È in grado di Detect le frodi e gestire i rischi con un elevato grado di automazione. Ma non può fare nulla di tutto ciò senza dati in tempo reale e di alta qualità. Non può farlo senza adeguate misure di sicurezza a tutela di tali dati.
3 aspetti da tenere in considerazione
Ed è proprio per questo che è così importante fare bene le cose semplici. Ecco tre aspetti da tenere in considerazione prima che il Suo bambino inizi la scuola.
1. Partner di studio
La collaborazione tra i reparti è di fondamentale importanza quando si punta a diventare un’azienda basata sull’intelligenza artificiale. Affinché le macchine possano dare il meglio di sé, il personale della vostra organizzazione dovrà adeguarsi alle nuove dinamiche. Ciascuno dei vostri reparti interni dovrà attenersi a determinate “linee guida di studio” che regolano le modalità di raccolta, archiviazione ed elaborazione delle informazioni – e smettere di operare in modo indipendente. L'intelligenza artificiale vi consentirà di individuare eventuali problemi nella gestione dei dati e di individuarne l'origine. Il problema principale legato alla presenza di serie di dati contrastanti è spesso rappresentato proprio dalle persone che ne sono responsabili.
2. Programma didattico di qualità
È fondamentale individuare casi d’uso dell’intelligenza artificiale e quindi scegliere quali progetti portare avanti. È come scegliere determinate materie all’università per prepararsi alla propria futura carriera. Ma tutto ciò servirà a ben poco se non disponete di materiale di addestramento di buona qualità per i vostri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Strumenti come ChatGPT si basano su enormi set di dati. La vostra attività di marketing si basa su una mole enorme di dati primari (di proprietà), secondari (condivisi) e di terze parti (acquistati). Se siete ostacolati da dati obsoleti, deteriorati e imprecisi, lo sarà anche la vostra intelligenza artificiale. Una corretta gestione e governance dei dati sono elementi impliciti nell’intelligenza artificiale.
3. Materie specialistiche
Appena un anno fa, il MIT ha condotto un sondaggio dal quale è emerso che il 94% delle organizzazioni stava già utilizzando l’intelligenza artificiale in qualche modo. Eppure, solo il 14% puntava a realizzare un’IA “a livello aziendale” entro il 2025. Ciò suggerisce che la maggior parte delle aziende abbia una buona comprensione pratica dell’intelligenza artificiale, sebbene limitatamente ad alcune aree dell’organizzazione. Il timore è che l’IA generativa diventi semplicemente l’ennesimo progetto che qualsiasi dipartimento possa avviare senza una strategia centrale né una specializzazione interna. Il timore è che diventi un caso a sé stante, privo di tutti quei meccanismi di controllo e bilanciamento che caratterizzano settori specialistici quali l’ , l’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica o la conformità normativa.
Il successo di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale dipenderà dai piccoli dettagli quotidiani, non dalle affermazioni e dalle profezie straordinarie di cui spesso si sente parlare. Tutto inizia e finisce con i dati. A tal fine, dovremmo tutti preoccuparci maggiormente della provenienza della “I” in “AI” e della affidabilità di tale intelligenza.
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