(Fonte) Nat Rubio-Licht – 4 agosto 2025

Sebbene gran parte del dibattito sull’intelligenza artificiale verta su cosa possiamo farne, la domanda più importante potrebbe essere cosa non dovremmo fare.

Con l’impeto dello sviluppo nel settore dell’intelligenza artificiale, le aziende si stanno interrogando su come considerare l’etica della tecnologia durante l’implementazione. E non dare priorità agli standard etici può portare a ben più di una semplice cattiva pubblicità, ha dichiarato a CIO Upside Walter Sun, SVP e responsabile globale dell’intelligenza artificiale di SAP.

“In che modo questa intelligenza artificiale aiuta il cliente, l’utente, il dipendente della mia azienda, invece di sostituirla?”, ha detto Sun. “Non ci si può permettere di automatizzare tutto, perché le cose possono andare fuori controllo. È necessario che ci sia qualcuno responsabile.”

Testare nuove tecnologie può essere un’impresa entusiasmante per un’azienda, ha affermato Sun. Ma con qualsiasi nuova implementazione, gli standard etici devono essere presi in considerazione fin dall’inizio. A volte, si comincia dalle basi.

“Spero che la maggior parte delle aziende… abbia questa idea di bussola morale”, ha detto. “Che dica: ‘Ehi, abbiamo questi obiettivi non negoziabili. Non stiamo usando l’intelligenza artificiale per fare X, Y e Z’. Che si tratti di danneggiare l’ambiente o di fare cose negative per la società”.

Come può un’impresa iniziare a pensare all’etica? Tutto inizia con le “Tre R”, ha detto Sun: “rilevante, affidabile e responsabile”.

L’intelligenza artificiale rilevante si basa sull’offrire un valore reale ai clienti, ha affermato Sun, ottimizzando i risultati aziendali “sulla base di dati reali”. L’intelligenza artificiale affidabile, invece, si basa sull’avere “i dati giusti per i modelli giusti”. Ciò significa garantire che i set di dati siano puliti, imparziali e conformi agli standard di sicurezza.
L’intelligenza artificiale responsabile consiste nel mettere in discussione tutto ciò che può andare storto in un’implementazione di intelligenza artificiale. Ciò include la valutazione di problemi di sicurezza dei dati, pregiudizi o casi d’uso che si rivelano dannosi per l’operatore.

Oltre a questo, un buon punto di partenza sono le linee guida pubbliche emanate dalle organizzazioni non profit, ha affermato Sun. L’UNESCO , ad esempio, offre 10 principi guida per l’adozione etica dell’intelligenza artificiale, con cui SAP si allinea, ha osservato Sun. Anche le aziende possono aderire ai principi pubblici, combinandoli con la definizione di standard propri.

Se si trascurano queste considerazioni in nome del progresso, le conseguenze possono essere pericolose. L’intelligenza artificiale tende a inciampare nei bias presenti nei suoi dati di addestramento e ad apprendere strada facendo. Senza il monitoraggio e la messa in discussione delle decisioni di un modello, questi bias possono passare inosservati, portando a discriminazioni nei risultati aziendali, ha affermato Sun.

“Oltre all’intelligenza artificiale, c’è l’idea generale di spiegabilità e trasparenza”, ha affermato Sun. “Penso che siano aspetti importanti in tutti i settori aziendali”.

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