Nel 2022, le aziende avevano in media 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 aumenterà notevolmente nei prossimi anni. Di conseguenza, le discussioni nel settore sull’intelligenza artificiale responsabile hanno assunto una maggiore urgenza.

La buona notizia è che più della metà delle organizzazioni già sostengono l’etica dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, solo circa il 20% ha implementato programmi comprensivi con framework, governance e guardrail per sovrintendere allo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale e identificare e mitigare proattivamente i rischi. Data la rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, i leader dovrebbero procedere ora per implementare framework e processi maturi. Le normative in tutto il mondo stanno arrivando e già una azienda su due ha avuto un fallimento nell’intelligenza artificiale responsabile.

Sfide nell’implementazione dell’AI Responsabile

L’AI responsabile copre fino a 20 diverse funzioni aziendali, aumentando la complessità dei processi e della presa di decisioni. I team dell’AI responsabile devono lavorare con gli stakeholder chiave, tra cui la leadership; i proprietari di business; i team di dati, intelligenza artificiale e IT; e i partner per:

• Creare soluzioni di intelligenza artificiale che siano eque e libere da pregiudizi: I team e i partner possono utilizzare diverse tecniche, come l’analisi dei dati esplorativa, per identificare e mitigare i potenziali pregiudizi prima di sviluppare le soluzioni, in modo che i modelli siano costruiti con la giustizia in mente fin dall’inizio. I team e i partner possono anche esaminare i dati utilizzati nella pre-elaborazione, nella progettazione degli algoritmi e nella post-elaborazione per assicurarsi che siano rappresentativi e bilanciati. Inoltre, possono utilizzare tecniche di equità di gruppo e individuale per assicurarsi che gli algoritmi trattino i diversi gruppi e gli individui in modo equo. E gli approcci di equità controfattuale modellano i risultati se certi fattori vengono modificati, aiutando a identificare e affrontare i pregiudizi.
• Promuovere la trasparenza e la spiegabilità dell’AI: La trasparenza dell’AI significa che è facile capire come funzionano e prendono decisioni i modelli di intelligenza artificiale. La spiegabilità significa che queste decisioni possono essere facilmente comunicate agli altri in termini non tecnici. Utilizzando una terminologia comune, tenendo discussioni regolari con gli stakeholder e creando una cultura di consapevolezza e apprendimento continuo dell’AI può aiutare a raggiungere questi obiettivi.
• Garantire la privacy e la sicurezza dei dati: I modelli di intelligenza artificiale utilizzano grandi quantità di dati. Le aziende stanno sfruttando i dati di prima e terza parte per alimentare i modelli. Stanno anche utilizzando 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 esaminare e sviluppare le salvaguardie per la privacy e la sicurezza dei dati per assicurarsi che i dati confidenziali e sensibili siano ancora protetti mentre vengono utilizzati in modi nuovi. Ad esempio, i dati sintetici dovrebbero emulare le caratteristiche chiave dei clienti, ma non essere riconducibili agli individui.
• Implementare la governance: La governance varierà in base alla maturità aziendale dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, le aziende dovrebbero stabilire i principi e le politiche dell’AI fin dall’inizio. Man mano che l’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale aumenta, possono nominare funzionari dell’AI; implementare framework; creare meccanismi di responsabilità e reporting; e sviluppare programmi di feedback e miglioramento continuo.

Fattori critici per un programma di AI Responsabile

Quindi, cosa differenzia le aziende che sono leader nell’AI responsabile dalle altre? Loro:

• Creano una visione e obiettivi per l’AI: I leader comunicano la loro visione e gli obiettivi per l’AI e come beneficiano l’azienda, i clienti e la società.
• Stabiliscono le aspettative: I leader senior stabiliscono le aspettative giuste con i team per costruire soluzioni di AI responsabile fin dall’inizio, piuttosto che cercare di adattare le soluzioni dopo che sono state completate.
• Implementano un framework e processi: I partner forniscono framework di AI responsabile con processi trasparenti e guardrail. Ad esempio, i controlli di privacy dei dati, di equità e di pregiudizio dovrebbero essere integrati nella preparazione iniziale dei dati, nello sviluppo del modello e nel monitoraggio continuo.
• Acesso a competenze di dominio, settore e intelligenza artificiale: I team vogliono accelerare l’innovazione delle soluzioni di intelligenza artificiale per aumentare la competitività aziendale. Possono rivolgersi ai partner per competenze di dominio e settore rilevanti, come la strategia e l’esecuzione dei dati e dell’intelligenza artificiale, abbinati all’analisi dei clienti, alla tecnologia di marketing, alla catena di approvvigionamento e ad altre capacità. I partner possono anche fornire competenze di intelligenza artificiale a pieno spettro, tra cui ingegneria, sviluppo, operazioni e capacità di ingegneria della piattaforma, sfruttando framework e processi di AI responsabile per progettare, sviluppare, operativizzare e produrre soluzioni.
• Acesso agli acceleratori: I partner offrono l’accesso a un ecosistema di intelligenza artificiale, che riduce il tempo di sviluppo per i progetti pilota di intelligenza artificiale tradizionale e generativa del 50%. Le aziende 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 sulle nuove politiche e processi. Inoltre, le aziende verificano i team per garantire la conformità con le politiche chiave.
• Utilizzare le metriche giuste per quantificare i risultati: I leader e i team utilizzano benchmark e altre metriche per dimostrare come l’AI responsabile contribuisce al valore aziendale per mantenere alto l’impegno degli stakeholder.
• Monitorare i sistemi di intelligenza artificiale: I partner forniscono servizi di monitoraggio dei modelli, risolvendo i problemi in modo proattivo e assicurando che forniscono risultati affidabili.

Pianificare l’AI Responsabile ora

Se la tua azienda sta accelerando l’innovazione dell’intelligenza artificiale, probabilmente hai bisogno di un programma di AI responsabile. Procedi in modo proattivo per ridurre i rischi, maturare i programmi e i processi e dimostrare la responsabilità agli stakeholder.

Un partner può fornire le competenze, i framework, gli strumenti e le partnership necessarie per sbloccare il valore aziendale con l’AI responsabile. Distribuisci modelli che siano eque e liberi da pregiudizi, applica controlli e aumenta la conformità con i requisiti aziendali mentre ti prepari per le normative future.