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gennaio-febbraio 2018
i
ntelligence
a
utomation
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 impren-
ditoriale allargata e strategie aziendali di ampio respiro.
È quanto emerso al recente convegno ‘Artificial Intelli-
gence 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 esper-
ti in automotive, mobilità e IT – ha provato a leggere i
possibili effetti dell’intelligenza artificiale in una prospet-
tiva, non solo tecnologica, ma anche di business, di pro-
duzione 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 necessa-
ria 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 connet-
tività” nei veicoli e che cambia il mercato dell’auto, in cui
“competenze che prima erano marginali nel settore di-
ventano ora fondamentali e player diversi spingono per
entrare”, ha sottolineato Berti. Ma l’industria automobi-
listica rappresenta solo la punta più visibile di un iceberg
chiamato intelligenza artificiale: un processo in continua
evoluzione che coinvolge realtà diverse, dall’healtcare al
A
FFRONTARE
IL
CAMBIAMENTO
Software e algoritmi prenderanno decisioni al posto dell’uomo? In che modo le
aziende devono prepararsi all’Intelligenza Artificiale? Partendo dal comparto
automotive, un convegno di Bird & Bird e Acc Europe riflette sulle sfide aperte
e le possibili soluzioni.
Vincenzo Virgilio
retail, e che chiede alle aziende di “investire in ricerca e
capire quali saranno le competenze fondamentali del fu-
turo 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 artifi-
ciale 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’uten-
te 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 tra-
dizionali a ‘cognitive’. Uno scenario in cui le imprese de-
vono 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’in-
tegrità 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