L'IA è entrata a far parte ormai di ogni aspetto della nostra vita. Le industrie hanno integrato sistemi di intelligenza artificiale nel loro business per sfruttarne i benefici e rimanere competitivi sul mercato.
Oltre ai vantaggi indiscussi di questi sistemi, emergono alcuni rischi legati per lo più all'etica dell'IA. L'industria delle telecomunicazioni è il settore che più degli altri ha a che fare con le sfide etiche derivanti dall'uso di questa tecnologia.
I rischi etici legati all'IA riguardano per lo più la privacy dei dati e la correttezza dei risultati in processi decisionali critici. Nel secondo caso la presenza di errori nel data set influenza il risultato del modello: se i dati non sono imparziali la correttezza dell'output ne risentirà.
Le imprese devono affrontare diverse sfide per garantire che i risultati siano equi e la privacy dei dati rimanga inviolata. 5 sono i principi fondamentali affinché un sistema di IA sia considerato etico:
- equità di dati e output, che non siano influenzati quindi da genere, etnia o disabilità;
- robustezza dei sistemi contro le minacce;
- privacy dei dati utente;
- risultati ripetibili e facilmente interpretabili;
- trasparenza riguardo gli scopi e i meccanismi dei modelli in uso.
Strategie e linee guida per l'IA etica
Con sempre più imprese che utilizzano l'IA per essere competitive sul mercato, sono aumentate anche le regolamentazioni dei governi per l'uso dei sistemi e dei dati utente. La violazione di queste leggi ha impatti molto importanti sul ricavato aziendale, oltre che ovviamente sulla sua reputazioni. Con modelli di intelligenza artificiale sempre più complessi, è facile commettere errori.
Esiste quindi una serie di implicazioni derivanti dall'uso scorretto dell'IA. Le imprese di telecomunicazione, costantemente alle prese coi dati dei consumatori e i sistemi di automazione, devono definire delle linee guida per affrontare le sfide etiche dell'IA.
Sono quattro le aree su cui le organizzazioni dovrebbero agire per rivedere le strategie di azione: la prima comprende tutti i casi d'uso che hanno potenzialmente il più alto valore per l'azienda. Le imprese devono valutare, oltre ai benefici potenziali, quali sono i rischi etici dell'IA e i costi del mancato rispetto delle regolamentazioni.
In secondo luogo, visto l'elevato numero di casi d'uso in cui impiegare l'IA, le imprese devono individuare quali di questi possono effettivamente portare il maggior valore, considerando anche la complessità di ciò che vogliono realizzare e il rischio che portano con sé. La gestione di infrastrutture critiche o la selezione del personale, per esempio, sono due aree ad alto valore che comportano però enormi rischi.
Intraprendere la missione dell'IA etica significa anche avere a disposizione persone esperte in materia, capaci di gestire i rischi e le strategie. Le aziende devono investire sulla formazione dei dipendenti e dei leader, oltre che ricercare nuovi talenti specializzati.
Infine, per allineare le attività aziendale ai principi dell'IA etica, bisogna puntare sull'automazione di flussi e processi. In questo caso vanno definiti dei principi per assicurare l'eticità dei sistemi che operano in autonomia.
L'intelligenza artificiale è il core della trasformazione digitale in atto. Per sfruttare al meglio i suoi benefici e ottenere un vantaggio competitivo è importante comprenderne anche i rischi etici e affrontarli per offrire il miglior livello di servizio ai consumatori.
