Nel 2022, le aziende avevano una media di 3.8 Modelli di intelligenza artificiale in produzione. Oggi, sette aziende su dieci stanno sperimentando l’intelligenza artificiale generativa, il che significa che il numero di modelli di intelligenza artificiale in produzione salirà alle stelle nei prossimi anni. Di conseguenza, le discussioni del settore sull’IA responsabile hanno assunto una maggiore urgenza.

La buona notizia è che più della metà delle organizzazioni già sostiene l’etica dell’IA. Tuttavia, solo intorno al 20% hanno implementato programmi completi con strutture, governance e controlli per supervisionare lo sviluppo del modello di intelligenza artificiale e identificare e mitigare in modo proattivo i rischi. Dato il ritmo rapido dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, i leader dovrebbero andare avanti ora per implementare strutture e processi maturi. Le normative in tutto il mondo stanno arrivando, e già una organizzazione su due ha avuto un fallimento responsabile dell'IA.

Sfide per l’implementazione dell’intelligenza artificiale responsabile

L’intelligenza artificiale responsabile abbraccia fino a 20 diverse funzioni aziendali, aumentando la complessità dei processi e dei processi decisionali. I team responsabili dell’intelligenza artificiale devono collaborare con le principali parti interessate, inclusa la leadership; proprietari; team dati, intelligenza artificiale e IT; e partner per:

• Costruisci soluzioni di intelligenza artificiale giuste e prive di pregiudizi: i team e i partner possono utilizzare diverse tecniche, come l'analisi esplorativa dei dati, per identificare e mitigare potenziali errori prima di sviluppare soluzioni: in questo modo, i modelli vengono creati tenendo presente l'equità fin dall'inizio. Team e partner possono anche rivedere i dati utilizzati nella preelaborazione , progettazione dell'algoritmo e postelaborazione per garantire che sia rappresentativo ed equilibrato. Inoltre, possono utilizzare tecniche di equità individuale e di gruppo per garantire che gli algoritmi trattino equamente gruppi e individui diversi. Inoltre, l’equità controfattuale si avvicina ai risultati del modello se determinati fattori vengono modificati, aiutando a identificare e affrontare i pregiudizi.
• Promuovere la trasparenza e la spiegabilità dell’IA: La trasparenza dell’intelligenza artificiale significa che è facile capire come funzionano i modelli di intelligenza artificiale e prendere decisioni. Spiegabilità significa che queste decisioni possono essere facilmente comunicate ad altri in termini non tecnici. Usare una terminologia comune, tenere discussioni regolari con le parti interessate e creare una cultura di consapevolezza dell’IA e di apprendimento continuo può aiutare a raggiungere questi obiettivi.
• Garantire la privacy e la sicurezza dei dati: I modelli di intelligenza artificiale utilizzano montagne di dati. Le aziende stanno sfruttando dati proprietari e di terze parti per alimentare i modelli. Usano anche tecniche di apprendimento che preservano la privacy, come la creazione di dati sintetici per superare i problemi di scarsità. I leader e i team vorranno rivedere ed evolvere la privacy dei dati e le garanzie di sicurezza per garantire che i dati riservati e sensibili siano ancora protetti mentre vengono utilizzati in nuovi modi. Ad esempio, i dati sintetici dovrebbero emulare le caratteristiche chiave dei clienti ma non essere riconducibili ai singoli individui.
• Implementare la governance: La governance varierà in base alla maturità dell’IA aziendale. Tuttavia, le aziende dovrebbero definire i principi e le politiche sull’IA fin dall’inizio. Man mano che l’utilizzo del loro modello di intelligenza artificiale aumenta, possono nominare funzionari dell’IA; implementare quadri; creare meccanismi di responsabilità e rendicontazione; e sviluppare cicli di feedback e programmi di miglioramento continuo.

Fattori fondamentali per un programma di intelligenza artificiale responsabile

Quindi, cosa differenzia le aziende leader responsabili dell’IA dalle altre? Essi:

• Creare una visione e obiettivi per l’IA: I leader comunicano la propria visione e i propri obiettivi per l’intelligenza artificiale e i vantaggi che apporta all’azienda, ai clienti e alla società.
• Imposta le aspettative: I senior leader stabiliscono le giuste aspettative con i team per creare soluzioni di intelligenza artificiale responsabile da zero, anziché cercare di personalizzare le soluzioni una volta completate.
• Implementare un quadro e processi: I partner forniscono strutture di intelligenza artificiale responsabile con processi e guardrail trasparenti. Ad esempio, la privacy dei dati, l’equità e i controlli sui bias dovrebbero essere integrati nella preparazione iniziale dei dati, nello sviluppo del modello e nel monitoraggio continuo.
• Accedi alle competenze di dominio, settore e intelligenza artificiale: I team vogliono accelerare l’innovazione delle soluzioni AI per aumentare la competitività aziendale. Possono rivolgersi a partner per competenze pertinenti nel settore e nel settore, come l'impostazione e l'esecuzione di strategie relative a dati e intelligenza artificiale, abbinate ad analisi dei clienti, tecnologia di marketing, catena di fornitura e altre funzionalità. I partner possono anche fornire competenze di intelligenza artificiale a spettro completo, tra cui capacità di ingegneria, sviluppo, operazioni e ingegneria della piattaforma LLM (Large Language Model), sfruttando framework e processi di intelligenza artificiale responsabili per progettare, sviluppare, rendere operative e produrre soluzioni.
• Accedere agli acceleratori: i partner offrono l'accesso a un ecosistema di intelligenza artificiale, che riduce fino al 50% i tempi di sviluppo per progetti pilota responsabili di intelligenza artificiale tradizionale e generativa. Le imprese ottengono soluzioni verticali che aumentano la loro competitività sul mercato.
• Garantire l'adozione e la responsabilità del team: I team aziendali e dei partner vengono formati su nuove politiche e processi. Inoltre, le aziende controllano la conformità dei team alle politiche chiave.
• Utilizza le metriche giuste per quantificare i risultati: Leader e team utilizzano benchmark e altri parametri per dimostrare come l’intelligenza artificiale responsabile contribuisca al valore aziendale per mantenere elevato il coinvolgimento degli stakeholder.
• Monitorare i sistemi di intelligenza artificiale: I partner forniscono servizi di monitoraggio dei modelli, risolvendo i problemi in modo proattivo e garantendo che forniscano risultati affidabili.

Pianifica subito un’intelligenza artificiale responsabile

Se la tua azienda sta accelerando l’innovazione dell’intelligenza artificiale, probabilmente hai bisogno di un programma di intelligenza artificiale responsabile. Muoversi in modo proattivo per ridurre i rischi, maturare programmi e processi e dimostrare responsabilità nei confronti delle parti interessate.

Un partner può fornire le competenze, i framework, gli strumenti e le partnership necessari per sbloccare il valore aziendale con un'intelligenza artificiale responsabile. Implementa modelli equi e privi di pregiudizi, applica controlli e aumenta la conformità ai requisiti aziendali mentre ti prepari per le future normative.