Gli algoritmi di Artificial Intelligence classificano le informazioni, riconoscono i modelli ivi contenuti, simulano i risultati e stabiliscono le strategie migliori per l’azienda intelligente del futuro.
Una delle caratteristiche distintive dell’IA è la sua capacità di apprendere. Anche se l’accuratezza dell’apprendimento continuo può migliorare con il tempo, gli stessi input che hanno generato un risultato ieri potrebbero darne uno diverso domani. La variabile è il dataset a disposizione della macchina, che può accrescere significativamente i rischi strategici.
Ne consegue che il livello di fiducia nell’Intelligenza Artificiale dipende dal tipo di decisioni per le quali viene utilizzata. Quando un incarico risulta meccanico o limitato, il software viene considerato affidabile. Al contrario, quando le decisioni si ritengono soggettive (diagnosi di malattie o scelta di pene detentive), il giudizio umano sostituisce la macchina.
Ciò implica la necessità di comunicare con la massima cura la natura della situazione e la portata delle decisioni a cui stanno applicando l’IA e spiegare perché è preferibile la presenza dell’uomo.
Come prepararsi all’azienda intelligente
Da un lato, le imprese incorporano sempre più l’Intelligenza Artificiale nei prodotti, servizi e processi operativi e decisionali. Dall’altro, l’attenzione dell’Unione Europea si è spostata sull’utilizzo dei dati da parte del software. I principali riferimenti sono il libro bianco del 2020 “On Artificial Intelligence – A European Approach to Excellence and Trust” e la proposta del 2021 per una disciplina giuridica dell’IA.
Per conformarsi alle normative in tema IA, le attività dovranno adottare nuovi processi e tool, fra i quali audit dei sistemi, documentazione e protocolli di utilizzo dei dati (per la tracciabilità) e monitoraggio della macchina. Ed il punto di riferimento della transizione verso l’ “azienda intelligente” sarà il direttore finanziario (CFO), incaricato di stimare e supervisionare il rapporto qualità-prezzo degli investimenti nell’Intelligenza Artificiale.
Cosa comporta per i business? È necessario automatizzare l’attività, dall’acquisizione all’elaborazione, conservazione, sicurezza, analisi e condivisione dei dati. I fattori da prendere in considerazione sono:
un’infrastruttura tecnologica affidabile;
un’attenzione particolare ai nuovi modelli di business;
una strategia responsabile rispetto alle questioni etiche.
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