Raccomandazioni

Durante tutto il progetto di implementazione di un’applicazione di intelligenza artificiale è bene tenere in considerazione alcuni elementi utili per evitare imprevisti.

7.8.1 Legislazione protezione della privacy

General Data Protection Regulation è la nuova legislazione europea sulla protezione dei dati e come tale va ad impattare direttamente sul funzionamento di un’intelligenza artificiale essendone la fonte principale sulla quale opera. Per alcune caratteristiche intrinseche

5

dell’intelligenza artificiale, ci sono dei rischi a cui bisogna fare particolarmente attenzione. Un esempio riguarda il trattamento dei dati, se da una parte il GDPR regola chiaramente come tali informazioni vanno trattate, una volta avviata un’applicazione di machine learning essa comincerà a elaborare le informazioni in modo autonomo con sviluppi che potrebbero andare ben oltre a quanto programmato inizialmente per tutelare la legge. Inoltre, a dipendenza delle funzionalità che si hanno in previsione di attuare, possono esserci differenti livelli di protezione della privacy di cui bisogna tenere conto. Bisogna poi tenere in considerazione gli effetti sulle persone dell’analisi di dati statistici pubblici o altre informazioni che non sono sensibili ma che, se elaborati da un’intelligenza artificiale, possono mostrare più aspetti sulle persone che andrebbero invece tutelati per privacy. Infine, riportando il problema della scatola chiusa dell’intelligenza artificiale, il GDPR prevede che possa essere verificato l’utilizzo e la raccolta dei dati personali, cosa difficile nel caso gli algoritmi dell’IA non permettano una verifica esaustiva di questi parametri (Anselmi & Olivi, 2019)

7.8.2 Usare metriche

Per verificare il successo e la progressione del progetto è fondamentale utilizzare delle metriche o indicatori che possano aiutarci a tenere traccia dei cambiamenti. Queste metriche vanno pensate nella fase iniziale di progettazione dell’applicazione dell’intelligenza artificiale. Alcuni di questi indicatori potrebbero essere generali, come l’importo investito in questo progetto e nel suo sviluppo, la ricerca effettuata, il ritorno economico e via dicendo. Come emerso però dalle interviste spesso è più appropriato basarsi su indicatori meno quantificabili da un punto di vista economico ma più funzionali allo specifico caso. Alcuni esempi emersi sono il numero di contatti avuti da parte di clienti (Ticino Film Commission), il numero di utenti registrati, l’utilizzo dell’applicazione o i contatti realizzati con i propri partner (Ticino Turismo), o la riduzione dei costi derivati dagli imprevisti (AEM). Dello stesso avviso anche Moore, secondo cui non si possono usare degli indici comuni bensì bisogna elaborarne di personalizzati per la propria situazione aziendale. Gli obiettivi dovranno rispondere a cinque principali domande (Moore, 2019):

- Come verrà misurato? Essi dovranno essere chiari e misurabili;

- Dove siamo oggi? Misurare lo stato attuale per misurare le differenze rispetto al passato e alle misurazioni future;

- Quali sono i nostri obiettivi? stabilire dei valori chiave da misurare per comprendere lo stato di avanzamento del proprio progetto e misurarne l’impatto aziendale;

- Quali sono i benefici o i risultati desiderati per il nostro business? Simile alla domanda precedente, è di fondamentale importanza avere anche degli obiettivi economici da raggiungere;

- Qual è il nostro punto di equilibrio? Spesso l’uso eccessivo ed intensivo di queste tecnologie non è necessario. Fino a che punto bisogna digitalizzarsi e usare l’intelligenza artificiale avendo il massimo rendimento?

7.8.3 Imparare dagli errori

Secondo uno studio effettuato, presso aziende che hanno adottato l’IA, da parte della Boston Consulting Group, un errore che spesso viene fatto dalle aziende è quello di non fornire sufficienti dati, come visto in precedenza, ma soprattutto sufficienti fallimenti. Gli errori e le scelte sbagliate, infatti, sono un requisito fondamentale per poter “addestrare” un’intelligenza artificiale in modo corretto. Se si forniscono solo dati di scelte corrette, di processi svolti in maniera accurata e senza alcun fallimento, la macchina difficilmente potrà, ad esempio, predire possibili situazioni critiche o errori nei quali può incorrere l’azienda. Per questo è di fondamentale importanza, oltre a fornire un grande numero di dati, rendere disponibili alla macchina anche tutte quelle informazioni riguardanti i fallimenti e i processi che sono stati svolti male o in maniera fallimentare. In questo modo la macchina potrà imparare da tali errori e comprenderne gli schemi che hanno portato a tali scelte e migliorare (Ransbotham, Kiron, Gerbert, & Reeves, 2017).

8 Conclusioni

In conclusione, dopo tutte le analisi svolte, le ricerche e le interviste, si può affermare che l’intelligenza artificiale sarà potenzialmente molto importante, nei prossimi anni, per ogni tipologia di azienda. Il campo di applicazione in cui queste tecnologie possono essere utilizzate è innumerevole, tanti quanti i problemi che potranno risolvere e le opportunità che si potranno cogliere. Nella cultura moderna siamo stati abituati a vedere queste tecnologie come una minaccia, sia per la società in generale che per i singoli dipendenti di un’azienda. Da quanto visto però, emerge come questi strumenti possano invece potenziare gli esseri umani liberandoli da quegli elementi di routine e abitudinari e lasciar loro la libertà di esprimere la propria creatività. Non bisogna, però, farsi prendere dalla frenesia del momento o dalle mode pensando che, se qualcun altro sta usando queste tecnologie si debba fare lo stesso. Bisogna sempre partire da un problema che si vuole risolvere o un’opportunità che si vuole cogliere, riflettere bene in che modo farlo e in seguito decidere quale sia la tecnologia più adatta da usare. Le opportunità e gli utilizzi sono enormi, ma non sempre possono fare al nostro caso e non sempre sono un investimento che vale la pena fare.

Questa guida è stata il frutto delle ricerche sulla letteratura attuale e le esperienze avute da aziende internazionali e locali. È proprio durante le interviste che si è compreso come lo sviluppo di queste applicazioni, soprattutto su suolo ticinese, sia ancora nella fase embrionale nella maggior parte dei progetti analizzati. In molti hanno cominciato ad adottarle e a sviluppare i propri progetti, ma pochi hanno alla mano dati concreti riguardanti il successo o meno di queste tecnologie. La guida può quindi fornire uno spunto sulla base dei dati attuali a disposizione in questo momento storico ma che in un possibile futuro prossimo potranno risultare per alcuni aspetti obsoleti o non più opportuni, soprattutto in questo ambito

nel quale l’avanzamento tecnologico ha una velocità estremamente elevata. Un insieme di indicazioni utili per fornire un orientamento a chi attualmente progetta l’applicazione dell’intelligenza artificiale e vuole comprendere quali risorse, competenze e cambiamenti culturali dovrà tenere in considerazione prima di iniziare.

I limiti di questo lavoro sono legati ai vari ambiti di applicabilità dell’intelligenza artificiale, a dipendenza di quale uso se ne vorrà fare, parti della guida avranno maggiore importanza rispetto ad altre, mentre il fatto che sia una guida generale che possa essere utilizzata in tutti gli ambiti possibili, la rende meno specifica e puntuale, non valutando magari aspetti di cui si dovrebbe tenere conto in casi specifici, rendendo necessari ulteriori approfondimenti nel caso si volessero realizzare progetti con strumenti specifici. Il pregio di questo lavoro però risulta in una guida che offre ampi spunti su cui elaborare un proprio progetto imprenditoriale, intrecciando non solo aspetti teorici, ma anche casi tangibili presi di prima persona da esperti che hanno effettivamente sviluppato progetti in tale ambito e che sanno offrire validi consigli a riguardo. Facendo così capire la dimensione che comporta un progetto in tale ambito e quali aspetti bisogna considerare fin dalle prime fasi di sviluppo. Primo tra tutti l’importanza dei dati. Qualunque sia l’obiettivo che si vorrà raggiungere, i dati sono una miniera di ricchezza inesauribile. Saperli sfruttare e analizzare al meglio sarà di fondamentale importanza in futuro. Quindi, anche se al momento non ci si muoverà in tale ambito, è importante cominciare a prepararsi, sia per quanto riguarda la formazione e le proprie competenze, che con una raccolta organizzata e pensata di dati affinché, il giorno che si vorrà adottare l’intelligenza artificiale, si sarà in possesso di uno storico di informazioni molto importante che potrà essere d’aiuto nello sviluppo dell’applicazione. In un mondo sempre più digitale in cui i cambiamenti si fanno sempre più frenetici, la capacità di prepararsi in anticipo e adattarsi, sarà fondamentale per la sopravvivenza futura.

Infine, un aspetto ritenuto fondamentale, se un imprenditore vorrà cimentarsi nello sviluppo di queste tecnologie, è quello di tenere al centro della propria visione l’essere umano. Questi strumenti hanno la possibilità di sostituire chiunque nelle proprie mansioni ma così facendo si perderà quella ricchezza in più che solo noi umani, al momento, siamo in grado di dare. L’intelligenza artificiale deve essere quindi vista come un elemento di supporto e non di sostituzione, un elemento che affianca le persone nelle loro mansioni, come un collega, un amico o un conoscente, ma mai deve diventare un rivale. L’unione tra l’essere umano e la macchina può essere considerata come un passo evolutivo verso qualcosa di migliore, mentre i singoli elementi, per quanto efficaci o efficienti, non raggiungeranno mai il potenziale che si potrà raggiungere se integrati assieme.