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Innovation

Intelligenza artificiale: cosa significa avere un approccio etico e responsabile

Che piaccia o no, sentiremo sempre più parlare di intelligenza artificiale. Dalla medicina alla finanza, dalla logistica al retail, dall’industria manifatturiera a quella energetica, l’Ia sarà presente in quasi tutti gli aspetti della vita sociale, professionale e personale. La rivoluzione dell’Ia non passa inosservata e porta con sé molte opportunità e molti rischi.

Da un lato può portare un miglioramento dell’assistenza sanitaria, dei sistemi di trasporto e di sicurezza e creare servizi per i cittadini più economici e magari più efficaci. Ma dall’altro i sistemi di Ia programmati con dati distorti, ad esempio, possono ostacolare i principi democratici e creare discriminazioni per etnie, genere, età, oppure nei confronti di minoranze, soggetti deboli. Per questo sentiamo parlare di affidabilità dell’Ia (Trustworthy Ai) e dell’esigenza di un approccio etico.

I consumatori e i dipendenti si aspettano che le aziende li salvaguardino, agendo in moto etico. Il 63% dei consumatori – secondo gli ultimi risultati dell’Edelman Trust Barometer Global Report 2023 – acquista o sostiene i marchi in base alle proprie convinzioni e valori.

Entra in gioco Trustworthy Ai

Secondo Sas, colosso nel data analytics, “le organizzazioni di tutto il mondo devono sfruttare dati, analytics e intelligenza artificiale per innovare ed essere più resilienti, ma devono farlo in modo etico e affidabile”. Il perno essenziale per garantire il successo di un’azienda sarà la fiducia da parte di clienti e consumatori sull’utilizzo responsabile dell’Ia.

Secondo l’azienda ci sono tre passaggi fondamentali per organizzare un modello di governance dell’Ia affidabile: identificare le motivazione interne, valutare le pressioni esterne e assimilare i requisiti normativi. Inoltre, ha identificato sei principi guida per l’utilizzo corretto dell’Ia: centralità umana, inclusività, trasparenza, responsabilità, robustezza e sicurezza.

L’approccio all’Ia di Sas è organizzato dalla Data Ethics Practice (Dep) ed è strutturato in modo tale da garantire che piattaforma tecnologica, processi e servizi aziendali mantengano l’attenzione sulle persone.

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