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27/03/2018

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di Vincenzo Virgilio

Affrontare il cambiamento con l'Intelligenza Artificiale

Software e algoritmi prenderanno decisioni al posto dell’uomo? In che modo le aziende devono prepararsi all’Intelligenza Artificiale? Partendo dal comparto automotive, riflessioni sulle sfide aperte e le possibili soluzioni.

Guida autonoma

L’intelligenza artificiale (di seguito IA) è un processo che coinvolgerà tutti i settori: un quadro di innovazione in continua evoluzione che il mondo IT deve prepararsi ad affrontare, un treno da prendere con una visione imprenditoriale allargata e strategie aziendali di ampio respiro. È quanto emerso al convegno ‘Artificial Intelligence on-the-road’, organizzato dallo studio legale Bird & Bird in collaborazione con Acc Europe. L’incontro - che ha riunito attorno a un unico tavolo avvocati ed esperti in automotive, mobilità e IT – ha provato a leggere i possibili effetti dell’intelligenza artificiale in una prospettiva, non solo tecnologica, ma anche di business, di produzione e di diritto, per comprenderne gli scenari e gli eventuali approcci.

L’industria automobilistica: la punta di un iceberg
Una lettura fatta partendo dal mercato dell’auto dove l’industria sembra ‘aver messo la quinta’ verso un possibile avvenire in cui software e algoritmi ‘accompagneranno’ l’uomo. Stiamo parlando dei veicoli a guida autonoma, la cui ideazione e produzione ha visto un’impennata negli ultimi anni: una crescita che sembra non voler rallentare. A confermarlo sono i dati e le previsioni indicate durante il convegno da Giovanni Berti, docente del Dipartimento di Management e Tecnologia della Sda Bocconi. “Se nel 2016 solo l’1% dei veicoli venduti era equipaggiato con funzioni di guida autonoma parziali, oggi oltre l’80% dei produttori ha attivato piani per sviluppare l’IA necessaria per la guida autonoma e 6 milioni di auto autonome saranno presenti sul mercato nel 2021”, ha spiegato. Un livello di innovazione in ascesa che segue la domanda da parte del consumatore “di soluzioni avanzate di connettività” nei veicoli e che cambia il mercato dell’auto, in cui “competenze che prima erano marginali nel settore diventano ora fondamentali e player diversi spingono per entrare”, ha sottolineato Berti. Ma l’industria automobilistica rappresenta solo la punta più visibile di un iceberg chiamato intelligenza artificiale: un processo in continua evoluzione che coinvolge realtà diverse, dall’healtcare al retail, e che chiede alle aziende di “investire in ricerca e capire quali saranno le competenze fondamentali del futuro con una visione più ampia, non legata solo al proprio settore”. È il suggerimento che il docente della Bocconi fa alle imprese e ai responsabili IT: una strada da seguire per sfruttare al meglio uno scenario di intelligenza artificiale e affrontarne le sfide. Sfide da preparare sviluppando le strategie su due binari: pensare a strutture dedicate e “focalizzarsi sempre e maggiormente sui bisogni dell’utente finale, perché il processo innovativo parte dal cliente, non dalla tecnologia”.

Possibili linee guida per evitare distorsioni e creare fiducia
L’intelligenza artificiale è un processo d’innovazione che porterà a modificare anche i modelli di business, da tradizionali a ‘cognitive’. Uno scenario in cui le imprese devono essere in grado di cambiare prospettiva e lavorare con un approccio metodico alla creazione di progetti di questo tipo. A tal fine, è utile elaborare delle linee guida “volte alla tutela degli algoritmi e dei dati da possibili abusi e distorsioni”. È il consiglio di Pier Paolo Ricci, Counsel Global Business Services di IBM Italia, che aggiunge: “È necessario creare fiducia attorno all’intelligenza artificiale e assicurarne un corretto utilizzo”. In che modo? Questo il percorso indicato da Ricci: “In ogni sviluppo di soluzioni cognitive – ha spiegato - è importante in primo luogo chiarire qual è lo scopo perseguito dalla soluzione, ci deve essere trasparenza, e sapere a quali set di dati fa riferimento”. Non solo. “Bisogna puntare all’integrità degli algoritmi e dei data set: gli algoritmi devono poter spiegare il loro comportamento e i data set non devono essere manipolabili”. Lo studio meticoloso di questi due aspetti è fondamentale “per evitare o limitare il rischio di potenziali distorsioni che – ha proseguito Ricci - possono entrare nell’algoritmo, modificando il suo ragionamento, o nei dati, che possono essere alterati”. Dati su cui “IBM non acquisisce diritti – ha sottolineato -. I nostri sistemi cognitivi di intelligenza artificiale utilizzano i dati dei clienti, ne estraggono conoscenze e contributi di valore che possono permettere all’azienda di perseguire gli obiettivi che desiderano, ma non acquisiscono dei diritti autonomi su quei dati che rimangono saldamente in mano al cliente”. L’obiettivo di queste linee guida è garantire la ‘robustness’, cioè l’affidabilità della soluzione informatica”. Un’affidabilità che si deve raggiungere attraverso lo sviluppo di due tipologie di verifiche interne: “La verification, che vuol dire controllare che quella soluzione informatica faccia effettivamente quello per cui è stata creata, e la validation, che significa assicurarsi che non faccia anche altro”. Passaggi essenziali che le aziende devono completare nello sviluppo di ogni progetto di intelligenza artificiale o di intelligenza aumentata, come preferisce definirla IBM, “perché ad oggi non sostituisce o replica l’intelletto umano, ma concorre a potenziarlo. È un supporto all’uomo”, ha spiegato Ricci.

Le sfide per i legali
“Si sta introducendo un concetto nuovo: un software che comincia a pensare, a compiere azioni che hanno effetti nel mondo reale, fisico. Come fare? Il nostro sistema giuridico è basato su un uomo che risponde”. Quello aperto da Roberto Camilli, partner Bird & Bird Milano, è un punto di domanda su cui la scienza giuridica deve riflettere: un cambio di approccio che l’intelligenza artificiale impone al mondo legale insieme ad altre sfide. Sfide interne anche alle aziende che i giuristi d’impresa devono affrontare con i responsabili IT, chiamati a conoscere i ‘sentieri giuridici’ in cui potersi muovere, orizzonti che diventano più cruciali nello scenario di IA. Un contesto, quello dell’intelligenza artificiale, che produrrà un sempre e più costante volume di dati da trattare e che porterà l’IT a relazionarsi maggiormente con i legali d’azienda, destinati a ricoprire un ruolo centrale in tutti i progetti “sin dal momento di ideazione di un nuovo prodotto”, ha sottolineato Camilli. Un ruolo centrale che deve essere ricoperto in primo luogo nell’affrontare tre tematiche chiave: la protezione dei dati, il rispetto della privacy e la sicurezza informatica. Questi i punti che costituirebbero la base del panorama legale d’impresa in un quadro di IA: aspetti che, già oggi, “devono rappresentare dei pilastri in ogni soluzione aziendale” anche per l’arrivo nel 2018 del regolamento europeo GDPR (General Data Protection Regulation) e della direttiva NIS (Network and Information Security).

Verso la creazione di team polifunzionali
Elementi – la protezione dei dati, la tutela della privacy e la sicurezza informatica – che i responsabili IT devono essere in grado di gestire in sinergia con i legali d’azienda, in tutti i processi di progettazione e produzione, soprattutto nella fase iniziale. Come? Attraverso la creazione di team polifunzionali. È la strada indicata da Umberto Simonelli, General Counsel di Brembo, in vista di un’innovazione tecnologica che chiede ai giuristi d’impresa di uscire dal proprio ufficio e di agire in modo integrato con tecnici e informatici “in grado di trasferire la conoscenza per trasformarla in clausola contrattuale”, ha spiegato. Un approccio utile in tutti i settori per definire anche la liability di prodotto e affrontare un possibile futuro di intelligenza ar tificiale che apre le porte a un concetto nuovo: quello della responsabilità legata a software e algoritmi che decidono e agiscono per l’uomo.

 

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