Se l'intelligenza artificiale ha già trasformato molte aree della nostra vita, l'Agentic AI sta portando questa trasformazione a un livello completamente nuovo. Questa tecnologia va oltre i tradizionali sistemi di AI generativa o reattiva, mirando a creare agenti autonomi in grado di operare indipendentemente, stabilire obiettivi, prendere decisioni e agire senza necessitare di un intervento umano continuo. Sebbene l'AI tradizionale si limiti a rispondere a input esterni o a compiere compiti specifici, l'Agentic AI è in grado di navigare ambienti complessi, adattarsi a contesti mutevoli e agire con un grado di indipendenza e capacità decisionale che cambia radicalmente le possibilità applicative dell'intelligenza artificiale. Questo articolo si propone di esplorare le caratteristiche distintive dell'Agentic AI, mettendola in relazione con tecnologie precedenti e analizzando le sue implicazioni pratiche e le sfide etiche.

Cos'è l'Agentic AI?

L'Agentic AI si distingue per il suo approccio radicalmente autonomo. Mentre l'intelligenza artificiale tradizionale si limita a rispondere a input specifici, l'Agentic AI è progettata per operare in modo indipendente, stabilendo autonomamente gli obiettivi e prendendo decisioni per raggiungerli. Gli agenti basati su questa tecnologia possono operare in ambienti estremamente dinamici, in cui le condizioni cambiano rapidamente e dove le decisioni devono essere prese in tempo reale. Questo tipo di AI sfrutta avanzate tecniche di machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e ragionamento logico, per permettere agli agenti non solo di rispondere a stimoli esterni, ma di analizzare contesti, apprendere dall'esperienza e adattarsi.

Questa capacità di agire senza supervisione diretta è ciò che rende l'Agentic AI un passo evolutivo rispetto agli agenti tradizionali, che si limitano a eseguire compiti ben definiti. Gli agenti autonomi sono infatti in grado di gestire flussi di lavoro complessi, fare previsioni strategiche e agire proattivamente in ambienti che richiedono una continua adattabilità. Se un AI tradizionale può essere visto come un sistema che risponde passivamente a comandi, l'Agentic AI è invece in grado di prendere decisioni autonome e correggere la propria rotta in base all'evoluzione del contesto.

Confronto con le tecnologie precedenti

Per comprendere a fondo la portata dell'Agentic AI, è utile fare un confronto con le tecnologie di AI che l'hanno preceduta. Tradizionalmente, l'intelligenza artificiale è stata progettata per compiti specifici e ben definiti. Un esempio classico è rappresentato dai sistemi esperti o dai chatbot. Questi agenti AI sono limitati a rispondere a una serie di input predefiniti e non sono in grado di adattarsi o evolversi senza intervento umano. I sistemi esperti, ad esempio, utilizzano una base di conoscenza rigida e decisioni basate su regole predeterminate, mentre un chatbot può solo rispondere a domande che rientrano nel suo campo di addestramento.

In contrasto, l'Agentic AI si muove in un terreno diverso, quello dell'autonomia decisionale. Gli agenti autonomi sono in grado di apprendere continuamente dall'interazione con l'ambiente, adattarsi alle circostanze in modo dinamico e compiere azioni complesse senza la necessità di un input esterno continuo. Un esempio pratico di tale differenza si può osservare nel settore della supply chain management: mentre un sistema tradizionale può limitarsi a seguire ordini predefiniti, un agente autonomo è in grado di analizzare i dati in tempo reale, ottimizzare le operazioni, gestire il magazzino e prendere decisioni logistiche complesse basandosi su obiettivi prefissati e dinamiche di mercato che evolvono costantemente.

Il punto di rottura, quindi, sta nella capacità di agire autonomamente e nell'elaborazione di decisioni in tempo reale, senza bisogno di programmazione manuale o supervisione costante. In passato, anche gli algoritmi più sofisticati di machine learning si limitavano a fare previsioni o a raccomandare azioni; l'Agentic AI va oltre, facendo in modo che il sistema non solo suggerisca possibili soluzioni, ma le implementi autonomamente, con un intervento umano ridotto al minimo.

Applicazioni pratiche e impatti

L'Agentic AI sta già trovando applicazione in numerosi ambiti, tra cui la business intelligence, la cybersecurity e il settore sanitario, tra gli altri. Nel contesto aziendale, per esempio, gli agenti autonomi sono in grado di analizzare enormi quantità di dati e prendere decisioni strategiche, migliorando l'efficienza operativa e ottimizzando i processi decisionali. In cybersecurity, agenti autonomi sono in grado di rilevare minacce in tempo reale, adattarsi ai cambiamenti nei comportamenti degli attaccanti e prendere misure preventive, senza necessità di intervento umano.

Nel settore sanitario, l'Agentic AI offre un enorme potenziale per migliorare l'efficacia diagnostica e la gestione dei pazienti. Un sistema autonomo potrebbe analizzare in tempo reale i dati clinici di un paziente, suggerire diagnosi e persino determinare il piano di trattamento più appropriato, tutto in maniera automatica. Questo tipo di automazione potrebbe non solo ridurre il carico di lavoro per i medici, ma anche migliorare la precisione e la tempestività delle decisioni mediche.

Tuttavia, queste applicazioni sollevano anche significativi interrogativi etici. L’autonomia decisionale degli agenti pone la questione della responsabilità: se un agente autonomo prende una decisione che ha impatti negativi, chi ne è responsabile? La trasparenza delle decisioni è un altro aspetto problematico: mentre i sistemi tradizionali erano in qualche modo più facilmente comprensibili (essendo basati su regole fisse), gli agenti autonomi operano in modo più opaco. Il processo decisionale può essere difficile da tracciare, soprattutto quando gli agenti sono in grado di apprendere in modo indipendente dai propri errori e successi. È necessaria una regolamentazione chiara e una governance etica per evitare che queste tecnologie possano essere utilizzate in modi che compromettono la privacy, la sicurezza o la giustizia sociale.

Sfide etiche e considerazioni sul futuro

L'introduzione dell'Agentic AI solleva questioni etiche di grande rilevanza, a partire dalla responsabilità legale. Quando un agente autonomo agisce in modo errato o provoca danni, la difficoltà di attribuire la responsabilità può creare problematiche legali complesse. Chi, infatti, è responsabile per l'azione di un sistema autonomo: l'azienda che l'ha creato, il programmatore che l'ha addestrato, o l'agente stesso? Questo tipo di incertezze giuridiche necessiterà di un adeguamento delle normative esistenti, per includere specifiche leggi sulla responsabilità dell'AI.

Inoltre, l'automazione portata dall'Agentic AI solleva il rischio di disoccupazione tecnologica. Se gli agenti autonomi possono gestire funzioni decisionali complesse, è possibile che interi settori economici vedano ridotto il bisogno di lavoro umano, con impatti sociali significativi. Sebbene l'automazione possa portare a una maggiore efficienza, il cambiamento dei modelli occupazionali richiederà politiche di transizione che bilancino innovazione e benessere sociale.

Infine, l'opacità nei processi decisionali degli agenti autonomi rappresenta una sfida per la fiducia. Per evitare che l'adozione di AI autonomi faccia regredire la fiducia del pubblico nelle istituzioni tecnologiche, sarà necessario implementare sistemi di audit e trasparenza che permettano di monitorare l'operato degli agenti e garantire il rispetto delle normative etiche e legali.

Conclusioni

L'Agentic AI rappresenta una significativa evoluzione nell'ambito dell'intelligenza artificiale, portando con sé enormi potenzialità in termini di efficienza e innovazione. La sua capacità di operare autonomamente in ambienti complessi e dinamici apre la strada a nuovi scenari applicativi, dai settori aziendali alla sanità, fino alla sicurezza informatica. Tuttavia, le sfide etiche, legali e sociali sono altrettanto rilevanti. La domanda di come garantire l'uso responsabile e trasparente di tali tecnologie sarà fondamentale per il loro sviluppo futuro. Con la giusta governance e attenzione ai rischi, l'Agentic AI potrebbe davvero rappresentare un salto qualitativo nell'evoluzione dell'intelligenza artificiale, ma solo se trattato con cautela e responsabilità.

Fonti

"Autonomous AI: Unveiling the Future of Machine Learning" – MIT Technology Review, 2025.

"The Rise of Autonomous AI Agents" – Moveworks, 2025.

"Ethical Implications of Autonomous AI" – Cambridge University Press, 2024.

"AI Governance: Ensuring Ethical AI Systems" – Oxford University Press, 2023.

Foto: Unsplash

L'intelligenza artificiale (IA) ha subito una rapida evoluzione negli ultimi anni, con modelli conversazionali come ChatGPT e DeepSeek che rappresentano applicazioni avanzate di IA. Sebbene entrambi questi sistemi siano costruiti su architetture simili di deep learning, le loro differenze emergono chiaramente nelle loro applicazioni, nei contesti tecnologici e nelle sfide sociali ed etiche che pongono. Quali sono le principali caratteristiche di ChatGPT e DeepSeek e quali le implicazioni etiche e sociali, in particolare quelle legate al concetto di "Society in the Loop" e "Human in the Loop"?

ChatGPT: versatilità e generazione del linguaggio

ChatGPT, sviluppato da OpenAI, si basa su un modello di linguaggio avanzato, GPT-4, che utilizza l'architettura Transformer. Questo modello è progettato per generare risposte in linguaggio naturale, adattandosi a una varietà di contesti, dalle conversazioni informali alla produzione di contenuti creativi e alla risposta a domande specifiche. La forza principale di ChatGPT è la sua capacità di comprendere il linguaggio a un livello superficiale e di generare risposte fluide in tempo reale. Tuttavia, come sottolineato da Bender et al. (2021), il modello non possiede una comprensione semantica profonda, il che lo rende vulnerabile a errori o incoerenze, specialmente quando le risposte richiedono conoscenze specialistiche.

In questo contesto, la tecnologia di ChatGPT sta modificando il panorama lavorativo e sociale, con applicazioni che spaziano dal supporto clienti automatizzato alla generazione di contenuti per il marketing, fino all'assistenza nell'educazione. Tuttavia, l'uso di ChatGPT solleva anche preoccupazioni circa la disinformazione e la privacy, dato che le risposte generate sono basate su dati preesistenti senza una comprensione critica dei concetti trattati.

DeepSeek: specializzazione nella ricerca e recupero delle informazioni

Al contrario, DeepSeek (sviluppata da DeepSeek Technologies) si distingue per la sua focalizzazione sulla ricerca avanzata e il recupero delle informazioni. Mentre ChatGPT è un modello generativo, DeepSeek è progettato per analizzare grandi moli di dati e restituire risposte contestualizzate, grazie all'uso di modelli di deep learning orientati alla semantica. Questo approccio lo rende particolarmente utile in settori che richiedono la gestione e l'analisi di informazioni complesse, come la ricerca scientifica, l'analisi legale o la consulenza.

A differenza di ChatGPT, che produce risposte nuove basate su un ampio spettro di dati linguistici, DeepSeek si concentra sull'individuazione e l'estrazione di informazioni precise da fonti preesistenti. L'analisi semantica avanzata di DeepSeek è ottimizzata per scoprire legami e risposte contestuali, rispondendo in modo molto più mirato rispetto al modello generativo di OpenAI. Sebbene DeepSeek non possa produrre nuovi contenuti creativi, la sua precisione lo rende ideale per applicazioni dove la qualità e l'affidabilità delle informazioni sono fondamentali.

Punti di forza e limitazioni

La principale forza di ChatGPT risiede nella sua capacità di adattarsi a una vasta gamma di compiti linguistici, come la già citata scrittura creativa, la traduzione e il supporto clienti. Tuttavia, la sua generazione di contenuti senza una vera comprensione semantica può portare a errori che non possono essere facilmente corretti, come evidenziato in studi recenti (Bender et al., 2021).

DeepSeek, dal canto suo, eccelle nel recupero di informazioni contestuali. La sua applicazione nei settori accademici e legali si basa sulla sua capacità di analizzare e restituire informazioni accuratamente contestualizzate. Tuttavia, la sua limitata capacità generativa ne limita l'impiego in ambiti creativi.

Considerazioni etiche e sociali: "Human in the Loop" e "Society in the Loop"

L'evoluzione dell'IA ha sollevato importanti questioni etiche e sociali, che sono al centro del dibattito pubblico e accademico. Le riflessioni su concetti come "Human in the Loop" (HITL) e "Society in the Loop" (SITL) sono più che mai rilevanti nel contesto dell'adozione delle tecnologie IA. La gestione delle decisioni automatizzate, come quelle che ChatGPT potrebbe prendere in ambito di supporto clienti o marketing, richiede una supervisione umana per evitare il rischio di risposte errate o ingannevoli, come evidenziato da Bender et al. (2021).

Nel caso di DeepSeek, il concetto di "Society in the Loop" diventa cruciale. Poiché questo modello si basa sul recupero di informazioni altamente contestualizzate, l'integrazione sociale è fondamentale per garantire che l'IA rispetti le norme e le aspettative etiche della comunità in cui è applicata. Mentre ChatGPT può talvolta essere visto come un sistema "autonomo", DeepSeek, essendo più orientato alla ricerca e al recupero, necessita di una costante vigilanza da parte di esperti umani, i quali garantiscano che le informazioni restituite siano corrette e pertinenti.

La regolamentazione dell'IA, come la Legge sull'Intelligenza Artificiale (AI Act) proposta dalla Commissione Europea, riflette la crescente necessità di creare un equilibrio tra innovazione e responsabilità. La protezione della privacy e dei diritti fondamentali degli utenti deve essere garantita, e la supervisione umana deve essere vista non solo come una misura di sicurezza, ma come un principio essenziale per l'integrazione dell'IA nella società (Zeng et al., 2021).

Conclusioni

Nel confronto tra ChatGPT e DeepSeek, emerge chiaramente come due tecnologie avanzate di intelligenza artificiale possano avere approcci differenti pur essendo costruite su architetture di deep learning simili. ChatGPT rappresenta un modello linguistico generativo, che eccelle nella conversazione naturale e nella produzione di contenuti, ma che solleva anche sfide etiche legate alla disinformazione e alla gestione delle risposte errate. D'altra parte, DeepSeek, pur essendo anch'esso alimentato da intelligenza artificiale, si distingue per la sua applicazione nel recupero di informazioni semantiche e precise, orientato a contesti più specializzati e meno inclini alla generazione di contenuti autonomi.

Entrambe le tecnologie, però, pongono interrogativi cruciali legati al controllo umano e alle implicazioni sociali delle loro applicazioni.

Le differenze tra i due modelli non sono solo tecniche, ma si riflettono anche nelle loro applicazioni sociali e nelle sfide etiche che sollevano. ChatGPT, con la sua capacità di generare risposte fluenti su una vasta gamma di argomenti, solleva la questione della supervisione umana e della trasparenza nelle risposte che produce. Se non regolato adeguatamente, può diventare uno strumento che alimenta la disinformazione e altera il flusso delle informazioni, rendendo centrale il concetto di "Human in the Loop" (HITL). L'intervento umano in queste situazioni è fondamentale per evitare che l'IA agisca senza una supervisione che ne garantisca l'affidabilità e la coerenza, soprattutto in contesti delicati come l'educazione o il supporto alle decisioni.

DeepSeek, pur non avendo la stessa capacità generativa, solleva interrogativi simili ma in contesti diversi. La sua precisione nel recupero delle informazioni e la capacità di navigare attraverso enormi moli di dati lo rendono uno strumento potente per la ricerca e la consulenza specializzata. Tuttavia, l'approccio di DeepSeek deve essere anch'esso accompagnato da una supervisione per garantire che i risultati restituiti siano davvero pertinenti e rispettosi dei valori etici della società. La sua capacità di integrare informazioni provenienti da fonti diverse richiede, infatti, che le scelte del modello siano sempre in sintonia con le necessità e le aspettative sociali, un aspetto che rimanda al concetto di "Society in the Loop".

Alla luce di queste considerazioni, è evidente che, sebbene ChatGPT e DeepSeek siano entrambi esempi potenti di come l'IA possa trasformare la nostra interazione con le macchine, è fondamentale che vengano utilizzati con una consapevolezza etica che rispetti l'importanza della supervisione umana e della regolamentazione sociale. In un mondo sempre più guidato dall'intelligenza artificiale, l'adozione di tecnologie come queste deve essere accompagnata da un impegno a garantire che l'IA sia progettata, sviluppata e applicata in modo responsabile, per evitare che diventi un sostituto della riflessione e della decisione umana. La sfida non è solo tecnologica, ma profondamente sociale e politica.

In sintesi, mentre ChatGPT e DeepSeek offrono soluzioni innovative e complementari, il loro impatto dipenderà dalla nostra capacità di integrare l'IA nella società in modo etico, controllato e orientato al benessere collettivo. La chiave per un futuro in cui l'IA serva davvero l'umanità sta nel riconoscere l'importanza di un approccio equilibrato, che unisca il progresso tecnologico alla responsabilità sociale.

Fonti

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. NeurIPS.

Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2021). Learning to Generate Reviews and Discovering Sentiment. OpenAI.

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? FAccT.

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.

Zeng, J., Li, Z., & Zhang, X. (2021). AI and Society: Impacts of AI on Social Structures and Inequality. AI & Society, 36(3), 645-660.

La trasformazione digitale non è solo una questione di tecnologia, ma di scelte condivise, di strategie costruite insieme e di una visione comune per affrontare le sfide di oggi. In un mondo in continua evoluzione, è fondamentale lavorare fianco a fianco con partner che non impongano soluzioni, ma collaborino per co-creare un percorso su misura. Frontiere si pone come alleato in questo processo, con un approccio che valorizza la cooperazione e mette al centro le esigenze specifiche del cliente.

Frontiere non è un semplice fornitore, ma un partner che costruisce valore insieme alle aziende, grazie a un metodo basato su sostenibilità, competenza personalizzata e strumenti innovativi.

Un approccio costruito insieme

La trasformazione digitale non è una semplice sequenza di passi predefiniti, ma un processo dinamico che richiede dialogo, comprensione e personalizzazione. La nostra realtà si distingue per un metodo collaborativo che permette di affrontare ogni sfida con strategie su misura, costruite insieme al cliente. Il nostro approccio, suddiviso in tre fasi, è progettato per integrare conoscenza, innovazione e risultati misurabili.

Fase 1: Assessment – Comprendere prima di agire

Il primo passo per una trasformazione digitale di successo è un'analisi accurata dello stato attuale dell'organizzazione. Questa fase di assessment non è semplicemente una raccolta di dati, ma un processo strutturato per comprendere a fondo i flussi di lavoro, i sistemi esistenti e le aree di miglioramento. Per noi, questa fase rappresenta il fondamento su cui costruire una strategia vincente.

Mappatura dei flussi di lavoro e analisi dei sistemi

Un elemento distintivo del nostro approccio è l'attenzione alla mappatura dei processi aziendali. Questo passaggio è cruciale per identificare inefficienze, colli di bottiglia e opportunità di ottimizzazione. Secondo una ricerca di Deloitte, le aziende che effettuano un assessment completo prima di iniziare una trasformazione digitale aumentano del 38% le probabilità di ottenere risultati tangibili rispetto a quelle che saltano questa fase.

Un esempio pratico è il caso di un’azienda manifatturiera, per la quale l'analisi dei flussi di lavoro ci ha permesso di individuare processi manuali che rallentavano la produzione e generavano sprechi, spianando la strada per l'automazione e una migliore gestione delle risorse.

Identificazione delle opportunità

L’assessment non si limita a rilevare problemi, ma mira anche a individuare opportunità di crescita. Questo può significare scoprire nuovi mercati, migliorare l’esperienza del cliente o ottimizzare l'allocazione delle risorse interne. In questa fase, i nostri esperti utilizzano strumenti avanzati di analisi per raccogliere dati e tradurli in insights utili.

Secondo il report Digital Transformation Index di Dell Technologies, le aziende che utilizzano analisi avanzate durante la fase di assessment registrano un aumento del 30% nella capacità di innovare, grazie a una maggiore comprensione delle loro potenzialità.

Coinvolgimento delle parti interessate

Un altro aspetto fondamentale di questa fase è il coinvolgimento di tutti gli stakeholder aziendali. È essenziale per noi adottare un approccio collaborativo per garantire che ogni reparto e funzione dell'organizzazione sia rappresentato, assicurando una visione completa e condivisa.

Misurare il punto di partenza

Un assessment efficace stabilisce anche metriche iniziali (baseline) che serviranno come riferimento per misurare i progressi. Questo approccio data-driven garantisce che ogni passo successivo sia guidato da numeri concreti e obiettivi misurabili.

Secondo Gartner, "l'assessment iniziale è cruciale per identificare i gap tecnologici e definire un roadmap che bilanci ambizione e fattibilità."

Fase 2: Pianificazione Strategica – Disegnare una roadmap per il cambiamento

Dopo aver completato un’analisi accurata, la seconda fase è dedicata alla pianificazione strategica. Questa non si limita a indicare i prossimi passi, ma mira a costruire una roadmap personalizzata che integri le esigenze specifiche dell'organizzazione con le migliori pratiche del settore.

Definizione degli obiettivi

Un elemento essenziale della pianificazione strategica è la definizione di obiettivi chiari e raggiungibili. Il nostro team lavora a stretto contatto con i clienti per stabilire priorità e risultati attesi, garantendo che ogni elemento del piano sia allineato con la visione complessiva dell'organizzazione.

Un esempio concreto - che approfondiremo più avanti - viene dall’esperienza con una catena di negozi al dettaglio: la pianificazione strategica ha portato a definire obiettivi di crescita digitale, tra cui l'integrazione di un e-commerce e la digitalizzazione dei punti vendita, con risultati misurabili in termini di traffico e fidelizzazione.

Personalizzazione della roadmap

Ogni azienda è unica, per questo motivo è fondamentale progettare una roadmap su misura per affrontare le sfide specifiche di ciascun cliente. Questo significa integrare tecnologie, processi e risorse in un piano che sia realistico e sostenibile. Ad esempio, un'azienda con risorse limitate potrebbe adottare un approccio graduale, implementando soluzioni digitali in fasi successive.

Bilanciare ambizione e fattibilità

Un errore comune nella trasformazione digitale è mirare a cambiamenti troppo ambiziosi senza considerare le capacità dell’organizzazione. Frontiere utilizza un approccio pragmatico per bilanciare ambizione e fattibilità, assicurandosi che il piano strategico sia eseguibile nei tempi previsti.

Secondo il report The Nine Elements of Digital Transformation del MIT Sloan Management Review, le aziende che definiscono una roadmap dettagliata hanno il 70% di probabilità in più di completare con successo la trasformazione rispetto a quelle che adottano un approccio non strutturato.

Identificazione delle risorse

La pianificazione strategica include anche l'identificazione delle risorse necessarie, sia in termini di budget che di competenze. Un partner vincente aiuta i propri clienti a valutare se hanno bisogno di nuovi talenti, formazione interna o investimenti tecnologici specifici.

Monitoraggio continuo

Infine, una roadmap ben progettata include meccanismi per il monitoraggio e la revisione continua. Questo garantisce che il piano possa essere adattato alle mutevoli condizioni di mercato o alle nuove esigenze aziendali.

Il libro Why Digital Transformations Fail di Tony Saldanha sottolinea l'importanza di avere una roadmap flessibile e ben strutturata per ridurre i rischi e aumentare le possibilità di successo.

Fase 3: Esecuzione – Dal piano all’impatto

La fase finale della trasformazione digitale è dove il piano strategico si traduce in risultati concreti. È il momento in cui le idee e le strategie, costruite e affinate nelle fasi precedenti, prendono vita. Per noi, l’esecuzione non è semplicemente un’implementazione tecnica: è un processo collaborativo e mirato che garantisce che ogni azione porti un valore tangibile e misurabile.

Implementazione con metodologie agili

L’adozione di metodologie agili consente a Frontiere di affrontare l’esecuzione con un approccio iterativo e flessibile. Questo significa che i progetti vengono suddivisi in fasi più gestibili, con continui test e aggiustamenti per assicurare che i risultati siano sempre in linea con gli obiettivi. Secondo il 13th Annual State of Agile Report, le aziende che adottano metodologie agili registrano un miglioramento del 63% nella qualità complessiva dei progetti e una riduzione del time-to-market.

Nel nostro caso, l’agilità non si limita allo sviluppo tecnologico, ma si estende alla capacità di adattare rapidamente le soluzioni alle mutevoli esigenze del cliente o del mercato.

Utilizzo di strumenti di frontiera

Per garantire che l’esecuzione sia fluida ed efficace, Frontiere utilizza strumenti avanzati di dashboarding, basati su tecnologia di Generative AI, sistemi di gestione dei progetti come quelli della suite Atlassian e pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). Questi strumenti permettono di monitorare le attività in tempo reale, ottimizzare le risorse, identificare eventuali colli di bottiglia e condividere lo stato dell’arte in maniera trasparente con i clienti.

Ad esempio, l’uso delle pipeline CI/CD permette aggiornamenti costanti e automatizzati nei sistemi aziendali, riducendo al minimo i tempi di inattività e garantendo che le soluzioni siano sempre aggiornate. Secondo una ricerca di Forrester, le aziende che implementano CI/CD aumentano la produttività del 27% e riducono gli errori tecnici del 20%.

Monitoraggio e misurazione dei risultati

L’esecuzione di un progetto non è completa senza un accurato monitoraggio dei risultati. Le nostre proposte implicano un impegno a misurare l’impatto di ogni intervento attraverso KPI definiti in anticipo. Questi indicatori chiave di prestazione permettono di valutare se le soluzioni implementate stanno generando valore reale e di identificare eventuali aree di miglioramento.

Un esempio concreto di questo approccio è stato l'intervento presso una catena di negozi al dettaglio, dove il monitoraggio ha mostrato un aumento del 35% degli ordini online con ritiro in negozio e un incremento del 50% del traffico sul sito e-commerce. Questo tipo di risultati non solo rafforza la fiducia del cliente, ma garantisce un continuo perfezionamento delle soluzioni.

Coinvolgimento continuo del cliente

L’esecuzione non è un processo che si conclude con l’implementazione tecnica. Durante tutta la fase, il cliente viene coinvolto attivamente, assicurandosi che ogni decisione sia trasparente e che le soluzioni rispecchino le reali necessità aziendali. Questo approccio rafforza il rapporto di fiducia e garantisce una maggiore accettazione del cambiamento da parte dei team interni.

Un impatto sostenibile

Un aspetto fondamentale dell’esecuzione è garantire che le soluzioni siano sostenibili a lungo termine. Questo significa non solo ridurre gli sprechi e ottimizzare le risorse, ma anche assicurarsi che le innovazioni introdotte possano essere facilmente scalate e aggiornate in futuro. Secondo il report "Digital Sustainability" di Capgemini, le aziende che integrano pratiche sostenibili nella trasformazione digitale vedono un aumento del 20% nella fidelizzazione dei clienti e una riduzione dei costi operativi fino al 15%.

Dal piano all’impatto reale

La fase di esecuzione non è solo un passo finale: è la dimostrazione concreta di come un approccio ben strutturato possa portare risultati tangibili. Grazie a metodologie agili, strumenti avanzati e un coinvolgimento costante del cliente, ci assicuriamo che ogni progetto non solo soddisfi, ma superi le aspettative. E soprattutto, che ogni trasformazione lasci un’impronta positiva e duratura sull’organizzazione e sul suo ecosistema.

Esempi di successo

Innovazione nella Logistica: Un ecosistema integrato per il Retail

Una collaborazione significativa ha coinvolto una catena retail alle prese con il calo delle vendite nei punti fisici e con una presenza online poco strutturata. Frontiere ha lavorato per progettare e implementare una piattaforma di e-commerce integrata con i negozi fisici, basata su un sistema omnicanale.

L'obiettivo era trasformare l'esperienza del cliente, garantendo continuità tra il digitale e il fisico. Ad esempio, i consumatori potevano ordinare online e ritirare in negozio, oppure verificare la disponibilità dei prodotti nelle filiali più vicine direttamente dall'applicazione.

In termini di risultati:

• Il traffico online è aumentato del 50%, con una crescita significativa degli ordini effettuati tramite app.
• La possibilità di ritirare in negozio ha incrementato le visite nei punti vendita fisici, trasformandoli in hub di connessione tra esperienza online e offline.
• La fidelizzazione dei clienti è migliorata del 20%, grazie a strumenti di CRM avanzati che hanno permesso campagne promozionali personalizzate e un maggiore coinvolgimento.

Questo progetto ha dimostrato come l'integrazione di tecnologia e strategie orientate al cliente possa non solo risolvere problemi immediati, ma anche generare nuove opportunità di crescita.

Efficienza operativa nella gestione della flotta

Un'azienda nel settore del noleggio di veicoli di lusso affrontava sfide operative significative: sistemi poco integrati, dati non aggiornati in tempo reale e difficoltà nel gestire una flotta in espansione. Frontiere ha iniziato con un assessment dettagliato per analizzare le inefficienze nei flussi operativi e mappare le esigenze tecnologiche.

L'intervento ha incluso:

• Automazione dei processi di gestione della flotta: È stato introdotto un software gestionale su misura, che ha permesso di monitorare in tempo reale l'utilizzo dei veicoli, la manutenzione e la disponibilità.
• Analisi predittiva: Utilizzando dashboard avanzate, l'azienda ha potuto prevedere la domanda in specifiche aree e periodi, ottimizzando la distribuzione della flotta e riducendo i costi operativi.
• Scalabilità tecnologica: È stata migliorata l’infrastruttura IT per supportare un’espansione futura senza impattare negativamente sulle operazioni quotidiane.

Risultati chiave:

• Riduzione delle inefficienze operative del 25%, con tempi di risposta più rapidi ai clienti.
• Aumento della soddisfazione del cliente, grazie a un’esperienza più fluida e personalizzata.
• Una gestione della flotta più sostenibile, riducendo i costi di manutenzione non pianificata del 15%.

Questo intervento dimostra come un approccio personalizzato e basato sui dati possa risolvere problematiche operative complesse, garantendo risultati misurabili e sostenibili.

Conclusioni

La trasformazione digitale non è un obiettivo statico, ma un percorso che richiede visione strategica, collaborazione e risultati misurabili. La nostra realtà aziendale si distingue per il suo approccio personalizzato, basato su un dialogo continuo con il cliente e sull’uso di metodologie agili e strumenti innovativi.

Con una struttura agile e orientata alla sostenibilità, siamo in grado di garantire che ogni intervento crei valore reale, adattandosi rapidamente ai cambiamenti di mercato e superando le aspettative.

Scegliere Frontiere significa intraprendere un percorso di crescita che combina tecnologia, persone e strategie per trasformare le sfide digitali in opportunità di successo.

In un contesto aziendale in rapida evoluzione, affrontare le sfide della trasformazione digitale richiede una strategia chiara e un metodo strutturato. Frontiere ha sviluppato un approccio in tre fasi — Assessment, Pianificazione Strategica ed Esecuzione — che non solo permette di gestire efficacemente le complessità del cambiamento, ma si allinea alle migliori pratiche globali nel campo della consulenza e della trasformazione aziendale. Questo approccio non è solo una dichiarazione di intenti, ma un processo validato anche da studi accademici e di mercato che ne confermano l’efficacia.

1. Assessment: La centralità di un’analisi preliminare accurata

Ogni percorso di trasformazione comincia con un’analisi approfondita dell’organizzazione. L’obiettivo è mappare flussi di lavoro, analizzare i sistemi esistenti e identificare le opportunità di miglioramento. Questa fase, spesso sottovalutata, rappresenta il fondamento su cui costruire il successo di ogni intervento strategico.

Secondo il report "The Key to Digital Transformation Success" di McKinsey, un’analisi iniziale dettagliata consente alle aziende di stabilire un punto di partenza chiaro, evidenziando le lacune da colmare e le aree di eccellenza su cui fare leva. Allo stesso modo, Gartner, nel suo "Digital Transformation Playbook", sottolinea che le aziende che conducono un assessment rigoroso vedono un aumento del 35% nella probabilità di raggiungere risultati concreti rispetto a quelle che trascurano questa fase.

Le persone sono sempre al centro. Per noi, innovare significa trovare soluzioni che siano non solo funzionali, ma anche accessibili e rispettose delle esigenze di chi le utilizza. È un processo che bilancia efficienza e sensibilità, tecnologia e identità. L’obiettivo non è solo migliorare, ma farlo senza perdere di vista il contesto umano che ogni innovazione deve servire.

Il nostro approccio si fonda proprio su questo principio: analizzare, comprendere e mappare le dinamiche interne, evitando interventi generici o non calibrati sulle esigenze specifiche del cliente.

2. Pianificazione strategica: disegnare una roadmap personalizzata

Una volta conclusa la fase di assessment, è il momento di dedicarsi alla definizione di una roadmap strategica, focalizzata su obiettivi concreti e soluzioni personalizzate. Questo non significa semplicemente proporre tecnologie, ma integrare processi operativi e obiettivi aziendali in un piano che sia realizzabile e sostenibile.

Il contributo accademico in questo ambito è ampio: Harvard Business Review, nell’articolo "Why Strategy Execution Unravels—and What to Do About It", afferma che la definizione di priorità chiare e di un piano ben strutturato è essenziale per superare le difficoltà operative e garantire il successo. Inoltre, il report "The Nine Elements of Digital Transformation" del MIT Sloan Management Review evidenzia che una roadmap strategica consente alle aziende di ottimizzare le risorse e mitigare i rischi.

Frontiere traduce queste best practice in risultati tangibili, proponendo strategie che vanno oltre le teorie astratte. Per esempio, in un recente intervento con un’azienda manifatturiera italiana, l’implementazione di un piano strategico ha portato alla riduzione dei tempi di produzione del 30% e al miglioramento dell’efficienza operativa grazie a soluzioni di automazione e analisi predittiva.

3. Esecuzione: dall’idea all’impatto concreto

La fase di esecuzione rappresenta il momento critico in cui le strategie pianificate vengono messe in pratica. Frontiere si distingue per un approccio pragmatico, che non si limita alla teoria ma punta a ottenere risultati misurabili, garantendo che ogni raccomandazione sia applicata in modo efficace e sostenibile.

PwC, nel suo studio "Success Factors in Digital Transformation Projects", afferma che l’implementazione è il passaggio più cruciale della trasformazione digitale. La capacità di eseguire efficacemente una strategia definisce il confine tra successo e fallimento. Allo stesso modo, Accenture, nella ricerca "Getting Unstuck: Breaking Through the Barriers to Transformation Success", sottolinea che l’attenzione all’impatto misurabile è ciò che distingue i progetti di trasformazione di successo.

Un esempio pratico dell’efficacia dell’esecuzione di Frontiere è rappresentato dal caso di una catena di negozi al dettaglio in Italia, che ha visto aumentare il traffico sul proprio e-commerce del 50%, e del 35% gli ordini online effettuati con ritiro in negozio, grazie a una sinergia tra i canali fisici e digitali.

Un approccio convalidato dalle migliori pratiche globali

L’approccio strutturato in tre fasi che abbiamo illustrato è pienamente allineato con le metodologie adottate da leader globali come Amazon Web Services (AWS) e Deloitte, che utilizzano modelli simili per guidare la trasformazione aziendale. AWS, ad esempio, segue un framework articolato in Assess, Mobilize, Execute, che rispecchia il nostro processo, mentre Deloitte propone un modello basato su analisi, pianificazione strategica e implementazione.

Questi paralleli evidenziano che l’approccio di Frontiere non è solo innovativo, ma anche in linea con le migliori pratiche accettate a livello globale, rafforzando la validità delle sue proposte e il valore che porta ai propri clienti.

Ciò che ci differenzia da questi giganti è la sua struttura agile, che consente di rispondere in modo più efficace, flessibile e prestante alle esigenze specifiche dei clienti. Questa agilità permette di ridurre i tempi di risposta, personalizzare ulteriormente le soluzioni e mantenere un contatto costante con le aziende, garantendo risultati che rispondono realmente alle loro necessità.

Conclusioni: creare valore attraverso un metodo collaudato

L’approccio descritto finora non è solo un metodo operativo, ma un percorso strutturato e orientato ai risultati, progettato per affrontare le sfide della trasformazione digitale con precisione e visione. La combinazione di assessment accurato, pianificazione strategica personalizzata ed esecuzione efficace garantisce che le aziende possano non solo adattarsi al cambiamento, ma prosperare in un contesto in continua evoluzione.

Grazie al supporto di evidenze accademiche e di mercato, è chiaro che questo metodo non rappresenta solo un’opzione, ma una necessità per chi vuole costruire il proprio successo su basi solide e sostenibili. Con un approccio mirato e comprovato, la nostra organizzazione si pone come partner di fiducia per guidare le organizzazioni verso il futuro.

Nel contesto di rapida evoluzione dell'Intelligenza Artificiale (IA), il 2024 segna un momento cruciale per la governance di questa tecnologia rivoluzionaria. L’annuncio del lancio di Huderia, uno strumento innovativo per la valutazione del rischio e dell'impatto dei sistemi di IA, riflette l'impegno del Comitato sull'Intelligenza Artificiale (CAI) del Consiglio d'Europa verso una regolamentazione responsabile e trasparente.

Cos'è Huderia?

Huderia, presentato ufficialmente l'11 dicembre 2024, è uno strumento progettato per guidare governi, aziende e organizzazioni nella valutazione dei rischi associati all'uso di sistemi di IA. Questo framework si basa sui principi fondamentali della Convenzione quadro sull'IA, adottata dal Consiglio d'Europa nel maggio 2024, che sottolinea l'importanza di garantire che l'IA sia sviluppata e utilizzata nel rispetto dei diritti umani, della democrazia e dello stato di diritto.

Huderia rappresenta un approccio sistematico per:

• identificare potenziali rischi per i diritti umani derivanti dall'adozione di sistemi di IA;

• valutare l'impatto sociale ed economico di queste tecnologie;

• assicurare trasparenza e responsabilità nei processi decisionali che coinvolgono l'IA.

Perché Huderia è importante?

L'introduzione di Huderia è un passo avanti significativo verso una governance dell'IA più robusta e inclusiva. In un contesto globale in cui la tecnologia è spesso implementata senza un'adeguata supervisione, Huderia offre un quadro strutturato per mitigare i rischi e massimizzare i benefici dell'IA.

Alcuni punti chiave dell'importanza di Huderia:

1. Protezione dei diritti umani: Huderia pone al centro i diritti fondamentali, cercando di prevenire discriminazioni, violazioni della privacy e altri impatti negativi.
2. Promozione della fiducia: Offrendo una guida chiara e trasparente, Huderia aiuta a costruire fiducia tra cittadini, istituzioni e sviluppatori di IA.
3. Allineamento con i valori europei: Lo strumento riflette l'impegno dell'Europa verso un'innovazione responsabile, basata su principi etici e normativi.

Il Ruolo del CAI nel 2024

Il lancio di Huderia non è che uno dei molti traguardi raggiunti dal Comitato sull'Intelligenza Artificiale nel corso dell'anno. Sotto la guida del Consiglio d'Europa, il CAI ha lavorato su diversi fronti per garantire una governance efficace dell'IA, come l’adozione della Convenzione quadro sull'IA, che stabilisce i principi e le linee guida per gli Stati membri, promuovendo una regolamentazione armonizzata e orientata ai diritti; la promozione della cooperazione internazionale, facilitando il dialogo tra governi, organizzazioni internazionali e aziende tecnologiche per affrontare le sfide globali dell'IA; o sviluppo di strumenti pratici, supportando - oltre a Huderia - la creazione di linee guida operative e framework di implementazione per aiutare gli Stati membri a rispettare la convenzione; e la parte legata a sensibilizzazione e formazione: il comitato - infatti - ha promosso iniziative per educare i cittadini e i professionisti sui rischi e le opportunità dell'IA.

Il nostro contributo: Frontiere e la visione condivisa

Come team di Frontiere, abbiamo seguito con interesse e partecipazione il lavoro del CAI, riconoscendo in Huderia un approccio che risuona profondamente con la nostra visione, centrale anche alle associazioni di cui siamo co-protagonisti: Re:Humanism e Sloweb. Come realtà impegnata nello sviluppo di soluzioni tecnologiche responsabili, condividiamo con il CAI l'obiettivo di bilanciare innovazione e rispetto per i diritti umani.

Huderia ci ispira a continuare a sviluppare strumenti e framework che integrino principi etici, sostenibilità e trasparenza. Crediamo che il nostro approccio basato sull’identificazione dei rischi e la promozione della fiducia nei processi decisionali completi il quadro delineato dal CAI.

La nostra visione è costruire un futuro in cui i benefici dell'IA siano equamente distribuiti e accessibili a tutti, contribuendo a colmare il divario digitale e affrontando le sfide etiche e sociali poste dalla tecnologia. La collaborazione con realtà istituzionali e private è essenziale per realizzare questa visione, in modo che la tecnologia rimanga un motore di progresso equo e sostenibile.

• Approccio condiviso sui rischi: Il nostro lavoro si focalizza sull’analisi e mitigazione dei rischi legati all’IA, unendo tecnologia avanzata e governance responsabile.
• Inclusione e sostenibilità: Insieme al CAI, aspiriamo a un futuro in cui i benefici dell’IA siano accessibili a tutti, senza lasciare indietro nessuno.
• Collaborazione e trasparenza: La nostra missione si allinea con la volontà del CAI di costruire fiducia attraverso processi chiari e aperti.

Guardando al futuro

Huderia rappresenta un punto di svolta nella governance dell'IA, e siamo orgogliosi di essere parte di questo dialogo globale. Come parte del movimento verso una tecnologia etica e sostenibile, siamo ansiosi di vedere come Huderia influenzerà il lavoro degli stakeholder globali e quali saranno i prossimi passi nel percorso verso una governance dell'IA più responsabile e inclusiva. Come Frontiere, continueremo a osservare con attenzione questi sviluppi, contribuendo con il nostro approccio e la nostra visione al dialogo globale sulla tecnologia etica e sostenibile.

Un recente video su TikTok ha catturato la mia attenzione: il celebre cantante Robbie Williams, seduto tranquillamente su una panchina, osservava indisturbato i passanti. Questa scena, apparentemente banale, mi ha riportato alla mente un esperimento sociale condotto nel 2007, che offre preziose riflessioni sul management moderno.

L'esperimento "Pearls Before Breakfast"

L'esperimento "Pearls Before Breakfast", ideato dal giornalista Gene Weingarten del Washington Post, pose una domanda provocatoria: in un contesto ordinario, le persone riconoscerebbero il talento? Per rispondere, Weingarten orchestrò un'audace dimostrazione con il rinomato violinista Joshua Bell.

Il 12 gennaio 2007, alle 7:51 del mattino, Bell si posizionò all'ingresso della stazione metropolitana L'Enfant Plaza di Washington D.C. Vestito in modo casual, con jeans e cappellino da baseball, il celebre musicista iniziò a suonare brani classici del suo repertorio più complesso su uno Stradivari del 1713, del valore di 3,5 milioni di dollari. La location non era casuale: L'Enfant Plaza è frequentata principalmente da manager di medio livello diretti verso il cuore della capitale federale.

Il risultato fu sconcertante: dei 1.097 passanti, solo sette si fermarono per più di un minuto. La maggior parte passò oltre senza un'occhiata, frettolosa e distratta. Bell raccolse appena $32,17, di cui $20 da un'unica persona che lo riconobbe. Un esito sorprendente, considerando che la sera precedente lo stesso Bell aveva suonato in un teatro di Boston con biglietti da $100.

5 lezioni fondamentali

Ritengo questo esperimento illuminante su aspetti del management moderno che reputo cruciali, offrendo cinque lezioni fondamentali che ho fatto mie e che condivido con chi mi legge:

1. Influenza del contesto: come manager, dobbiamo essere consapevoli di come il contesto influenzi la nostra percezione delle competenze altrui. L'ambiente non dovrebbe oscurare il talento.
2. Superare pregiudizi e aspettative: è essenziale non legare il nostro giudizio al luogo in cui si manifestano le competenze. Il talento può emergere ovunque, anche nei contesti più inaspettati.
3. Attenzione oltre la fretta: in un mondo frenetico, dobbiamo resistere alla tentazione di concentrarci solo sugli obiettivi immediati. L'apertura mentale può rivelare opportunità e talenti nascosti.
4. Valore intrinseco vs. percezione: il valore di una persona o di una performance non dovrebbe dipendere dal contesto, ma dalla sua qualità intrinseca. Come manager, dobbiamo affinare la capacità di riconoscere il valore autentico.
5. Ripensare l'analisi costi-benefici nelle relazioni: spesso valutiamo rapidamente se interagire con gli altri basandoci su criteri superficiali. È cruciale sviluppare un modello di valutazione più profondo e umano.

L'esperimento di Bell ci ricorda che il vero talento manageriale risiede nella capacità di riconoscere l'eccellenza, indipendentemente dal contesto. In un'epoca in cui i manager rischiano di diventare meri esecutori, queste lezioni mi invitano a riscoprire il ruolo di guida e mentore.

La competenza manageriale

La competenza manageriale è la sintesi di formazione ed esperienza, e il suo scopo ultimo è far crescere le persone. Riconoscere la "musica" nel rumore quotidiano, apprezzare il talento nelle sue forme più inaspettate, e coltivare un ambiente che valorizzi l'eccellenza sono competenze cruciali per il manager moderno.

Mentre riflettiamo su queste lezioni, ricordiamoci che la vera arte del management sta nel creare un'armonia dalle diverse note del talento umano, trasformando il luogo di lavoro in una sinfonia di crescita e innovazione nella quale il genio collettivo possa sempre manifestarsi indisturbato.

PS: Grazie all'articolo con il quale Weingarten descrisse questo esperimento, gli fu attribuito il Premio Pulitzer nel 2008.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia

La martellata del meccanico e l’intelligenza artificiale generativa

Le Intelligenze Artificiali (IA) mi hanno da sempre attratto per il fascino di cui erano ammantate grazie ai film di Hollywood. 2001 Odissea nello spazio, Ex Machina sono film che vedo e rivedo scoprendo sempre nuovi spunti di riflessione. Negli ultimi anni, alla narrativa cinematografica si è sommato il contributo professionale del quale ho beneficiato grazie ai colleghi con i quali ho avuto la fortuna di lavorare e con il quale oggi ho una visione strutturata (almeno penso che lo sia) delle capacità tecnologiche e delle ricadute nel quotidiano professionale e personale delle persone.

Gli spunti di riflessione che si sono susseguiti nel tempo sono stati appuntati nei miei articoli con l’intento di generare un confronto che non si fermi allo stato dell’arte della ricerca che richiede anni per comprendere la natura di quanto sta accadendo attraverso l’uso delle IA.

Per personale comodità, riepilogo il percorso tracciato dagli articoli che ho scritto.

Le intelligenze aliene

Qualche tempo fa, in questo articolo, ho appuntato le mie riflessioni sul concetto di intelligenza. L’ho fatto perché penso che l’intelligenza sia una creatura sconosciuta malgrado se ne parli tutti i giorni. Tra le intelligenze che popolano il nostro mondo e delle quali parlo nell’articolo ci sono anche le neonate intelligenze artificiali (IA) che stanno diventando uno strumento sempre più diffuso tanto in ambito professionale quanto in ambito consumer per le notevoli capacità generative e la semplicità con la quale è possibile interagire con loro.

Bias e allucinazioni delle IA

La storia ci ha insegnato che, come ogni grande strumento, anche l’intelligenza artificiale porta con sé nuovi ed inattesi problemi che, come scritto in questo articolo, nel caso delle IA, i problemi maggiori sono legati alla presenza di bias che reputo inevitabili ed esistenti anche laddove se ne esclude la presenza. L’inaspettata natura dei problemi delle IA, come esposto in questo articolo scritto a quattro mani con l’amico Remco Foppen, si sta manifestando anche sotto forma di allucinazioni che, lungi dall’essere esclusiva prerogativa umana, è diventata il cruccio di chi opera con i sistemi LLM di ultima generazione perché, come accade con gli uomini, anche le allucinazioni artificiali sono sempre più coerenti con la realtà e, quindi, difficili da identificare.

Ricadute delle IA nei processi creativi

Malgrado i limiti che mostrano le IA, trovo questi sistemi indiscutibilmente utili anche laddove si intravedono ampie zone grigie legate al fatto che sono ancora poco chiari limiti, opportunità, rischi e benefici. Qualunque sia l’uso che se ne fa, le IA stanno già modificando il nostro modo di essere e di pensare tanto che, come scritto in questo articolo, non escludo il manifestarsi del loro effetto anche sui meccanismi che governano i processi creativi. Il blocco dello scrittore è facilmente aggirabile se si ricorre ad una IA e, a quanti lamentano l’assenza di originalità, rispondo dicendo che, come in ogni creazione, l’ispirazione non è mai l’opera finale.

Non usate GPT perché i clienti se ne accorgono

Questo articolo nasce da una battuta fatta da un collega al termine di una riunione di progetto che, con tono perentorio, disse:

“Mi raccomando, non usate ChatGPT per scrivere i documenti di progetto perché esistono dei sistemi in grado di rivelarlo e ci facciamo una pessima figura con il cliente”.

Questa battuta mi fece immediatamente tornare la mente ai tempi dell’esame di matematica generale il cui Prof titolare di cattedra ci vietava l’uso delle calcolatrici. Da giovane universitario mi chiesi cosa fosse più importante tra il ragionamento che porta al calcolo ed il calcolo stesso. Oggi come allora mi chiedo cosa sia più importante tra il meccanismo che porta all'elaborato e l'elaborato.

L’innovazione ed i mali dell’umanità

L’uso di strumenti di supporto alla produttività è da sempre visto con diffidenza. Per quanto bizzarro, le critiche all’innovazione prescindono dalla natura dell’innovazione tanto che c'è stato un tempo in cui ad essere criticata fu la persino la scrittura che Platone, nel Fedro, definì causa di deterioramento della memoria. Non è stato riservato trattamento migliore alla calcolatrice il cui uso era osteggiato perché riduce la capacità di eseguire a mente calcoli, anche molto complessi. Oggi nessuno di noi potrebbe fare a meno della scrittura e l’uso della calcolatrice non solo è stato accettato, ma incentivato dal ministero della pubblica istruzione che già da decenni ne consente l’uso nelle prove di matematica del liceo scientifico e tecnologico.

L’inarrestabile incedere dei cambiamenti

Il cambiamento che si innesca al diffondersi di ogni nuova tecnologia è inarrestabile. Lo è stato per la scrittura, lo è  stato per la fotografia e lo è stato per la calcolatrice a scapito del regolo calcolatore. Per quanto ci si lamenti, il cambiamento diventerà quotidianità. Questo ciclo evolutivo ci impone riflessioni e su ciò che siamo, su come ci percepiamo e su cosa desideriamo essere.

L’importanza dei giusti perché

Le IA hanno prodotto molti impatti sulla natura umana ed uno di questi lo desidero annotare in questo articolo. Parlo di un aspetto che non avevo ancora preso in considerazione malgrado sia legato alla capacità di elaborare un concetto, un’idea. Non esito a considerare questo aspetto il carburante di ogni analisi. Sto parlando della capacità, per nulla innata, di porre domande strutturate in modo tale da indirizzare l’interlocutore verso una risposta sintetica e chiara.

La forza delle domande ben formulate

Una domanda ben formulata è un potente strumento grazie al quale si può guidare un intero processo di analisi permettendo di concentrare l’attenzione su ciò che è veramente importante: definire l’obiettivo dell’analisi e determinare quali dati sono necessari. Una domanda ben posta può aiutare ad identificare eventuali limitazioni o sfide che potrebbero sorgere durante l’analisi, risolvere problemi complessi e costruire relazioni. Una domanda mal costruita determina una pericolosa trappola i cui effetti possono allontanarci dalla nostra esplorazione facendoci finire col farci confermare ciò che già sappiamo.

La relazione tra i giusti perché e l’elaborato di una IA

La relazione esistente tra la capacità di porsi domande ben strutturate e l’uso di una IA è rappresentata dal fatto che le IA operano solo se viene somministrata loro una richiesta/domanda e la qualità dell’elaborato prodotto da una IA è direttamente legata alla qualità della domanda formulata. In modo analogo a quanto accade con gli uomini, una domanda formulata in modo sbagliato può risultare fuorviante anche per un sistema IA le cui fragilità possono emergere attraverso la formulazione di domande che si avvalgono di specifici costrutti logici. Una domanda strutturata in modo corretto consente di attivare una IA su compiti per i quali non è stata direttamente addestrata ad operare ma per i quali è in grado di formulare risposte attendibili perché basate su dati verificati (almeno si spera che lo siano).

Prompt engineering

Il prompt engineering è il campo di studi nel quale si cerca di individuare la tecnica migliore per scegliere i formati, le frasi, le parole e i simboli più appropriati nella formulazione delle domande che guidano una IA generativa a produrre risultati pertinenti e di alta qualità. La relazione che lega la qualità della domanda alla pertinenza della risposta è centrale in ogni ambito degli studi filosofici così come risulta esserlo per una corretta interazione con una IA.

Il bilancio della curiosità

L'importanza della prompt engineering mi induce a pensare che, anche in tempi nei quali la conoscenza può essere raggiunta attraverso intelligenze sovrumane (così sono definite le intelligenze posteriori alla “mossa 37”), il valore della conoscenza resta legato al disavanzo fisso tra domande e risposte. Avere più domande che risposte significa avere la chiave della conoscenza dal momento che l’operatività efficace delle IA, così come accade per quella del cervello umano, è strettamente legata alla capacità di porre le domande giuste.

La martellata del meccanico e l'originalità dell’elaborato

Proseguendo il mio ragionamento e focalizzandomi sulla questione relativa alla originalità dell'elaborato, mi chiedo in che modo cambierebbe la tua opinione sulla qualità di questo testo se ti dicessi che è stato generato con il supporto di una IA. Mi spiego meglio ricorrendo al noto aneddoto della martellata del meccanico. Un tizio, dopo avere interpellato numerosi meccanici e speso molti soldi, si reca da un meccanico al quale chiede di eliminare il fastidioso cigolio che affligge il motore della sua auto. L'anziano meccanico, dopo avere ascoltato per qualche secondo il disgraziato suono, prende un vecchio martello e, con colpo deciso, risolve il problema. Per la martellata chiede 500 euro. Al cliente che non intendeva pagare quella cifra per un colpo di martello, il meccanico rispose chiedendo se il cliente sarebbe stato capace di fare lo stesso. Il resto del ragionamento lo lascio a te che mi leggi. In pratica, semmai avessi usato una IA per generare questo testo, il suo ruolo strumentale nel percorso creativo/produttivo non sarebbe dissimile da quello assunto dal martello nelle mani dell’anziano meccanico. In ragione di ciò, piuttosto che chiedermi se per l’esecuzione di una attività è stata o meno usata una IA, preferisco chiedermi quale grado di padronanza dello strumento si è avuto nel suo impiego.

L’IA, la scrittura e la calcolatrice

Penso che l’uso delle IA sia al pari dell’uso della scrittura, della calcolatrice e del martello del meccanico. Il loro valore funzionale è legato alla capacità di farne buon uso. Così come nessuno mi chiederebbe se ho usato o meno la calcolatrice nello svolgimento dei miei test di radiotecnica, spero che un giorno non mi si chiederà più se ho usato o meno una IA nel processo di stesura dei miei elaborati perché considero queste critiche il frutto di banali frustrazioni neo-feudali che albergano di nelle pleistoceniche menti di personaggi che vogliono sapere che si è “faticato” invece di concentrarsi sulla qualità del lavoro prodotto.

La smania dell’originalità

Agli gli irriducibili dell’originalità dell’elaborato, i capi ultrà della “è frutto del mio sudore”, le vergini scandalizzate del “qui non copia nessuno” dichiaro che ho lasciato ad altri e senza rimpianto la loro sponda culturale a favore del ruolo di quello che ti dice che Babbo Natale non esiste. Signore e Signori, la gran parte dei professionisti che ho conosciuto negli ultimi 20 anni in giro per le decine di aziende nelle quali ho lavorato produce documenti attingendo “copiosamente” a quanto già prodotto per e/o da altri. Fatevene una ragione, il mondo si regge su 3 semplici tasti della tastiera CTRL, C e V.

Conclusioni

Chiarita la mia posizione in merito all’uso delle IA ed al loro ruolo funzionale, resta da capire come queste impattano sulla capacità di formulare domande adeguate alle aspettative che si nutrono sull’elaborato atteso. Le potenzialità offerte dalle IA generative porteranno le persone a trovare il modo per impiegarle in contesti sempre più ampi della vita quotidiana e lavorativa. Ciò indurrà a sviluppare una capacità sempre maggiore di formulare domande strutturate la cui natura non può che derivare da uno sforzo di analisi ed astrazione. In sostanza, per quanto vi possa dare fastidio, in futuro nessuno scriverà pensando di farlo senza il supporto di una IA perché, oltre alla condivisione di quanto si pensa, un testo ha lo scopo di divulgare un contenuto a fini culturali.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia

Introduzione

OpenAI continua a innovare nel campo dell'intelligenza artificiale, e la versione ChatGPT-4o rappresenta un significativo passo avanti rispetto ai suoi predecessori. Questo modello introduce una serie di miglioramenti e nuove funzionalità che ampliano le capacità dell'IA, rendendola più potente, versatile e accessibile.

Multimodalità

Una delle novità più rilevanti di ChatGPT-4o è la capacità multimodale. Questo modello è in grado di elaborare simultaneamente diversi tipi di input, inclusi testo, immagini, audio e video. Questa funzionalità consente interazioni più naturali e complete con l'IA, offrendo risposte più contestualizzate e pertinenti.

Miglioramento delle Prestazioni

GPT-4o è stato progettato per essere più veloce e efficiente. Rispetto ai modelli precedenti, è due volte più veloce, con tempi di risposta ridotti e una maggiore capacità di gestione delle richieste simultanee. Inoltre, il modello è più efficiente dal punto di vista energetico, riducendo il consumo di risorse.

Velocità e Efficienza

Tempo di risposta: risponde in meno di 300 millisecondi, garantendo interazioni rapide e fluide.

Gestione delle richieste: capacità di gestire fino a 10 milioni di token al minuto, migliorando la velocità di elaborazione delle informazioni.

Questi miglioramenti in velocità ed efficienza fanno di GPT-4o un'opzione eccellente per applicazioni che richiedono risposte rapide e precise, come i servizi di assistenza clienti e gli assistenti virtuali.

Accessibilità gratuita

Una delle innovazioni più importanti è l'accessibilità gratuita di GPT-4o. Questo modello offre gratuitamente funzionalità che in precedenza erano riservate agli utenti a pagamento. Questa mossa strategica di OpenAI mira a democratizzare l'accesso all'IA, permettendo a un pubblico più ampio di sfruttare le potenzialità del modello.

Funzioni accessibili gratuitamente

Analisi dei file: gli utenti possono caricare e analizzare file di testo senza costi aggiuntivi.

Utilizzo degli sssistenti GPTs: funzionalità avanzate come la gestione dei compiti e l'automazione dei flussi di lavoro sono ora disponibili per tutti.

L'accessibilità gratuita di GPT-4o non solo amplia la base di utenti, ma favorisce anche l'innovazione e la creatività, poiché più persone possono sperimentare con le capacità avanzate dell'IA.

Ampliamento della Finestra di Contesto

GPT-4o introduce una finestra di contesto ampliata a 128K. Questo permette al modello di mantenere la coerenza e la pertinenza delle risposte anche in conversazioni lunghe e complesse. L'aumento della finestra di contesto migliora significativamente la capacità del modello di comprendere e rispondere alle richieste degli utenti.

Vantaggi della Finestra di Contesto Ampliata

Conversazioni Lunghe: Maggiore coerenza nelle interazioni prolungate.

Analisi Dettagliate: Capacità di elaborare e comprendere grandi quantità di informazioni contestuali.

La finestra di contesto ampliata consente a GPT-4o di fornire risposte più accurate e pertinenti, migliorando l'esperienza complessiva dell'utente.

Integrazione del Web e App Desktop

GPT-4o integra l'accesso al Web, permettendo al modello di ottenere informazioni in tempo reale per rispondere alle domande degli utenti. Inoltre, OpenAI ha rilasciato un'app desktop per Mac (e prossimamente per Windows), che facilita l'interazione con l'IA tramite la clipboard del PC.

Utilizzo dell'App Desktop

Interazione semplificata: gli utenti possono copiare testo, immagini o altri dati nella clipboard e ricevere risposte immediate.

Accesso in tempo reale: possibilità di ottenere informazioni aggiornate grazie all'integrazione del Web.

L'app desktop rende GPT-4o un compagno di lavoro versatile, integrandosi facilmente nel flusso di lavoro quotidiano degli utenti.

Capacità di Percepire le Emozioni

GPT-4o introduce anche la capacità di percepire e reagire alle emozioni umane. Durante le demo, il modello ha mostrato la capacità di rilevare lo stato emotivo dell'utente, come la felicità o l'ansia, e rispondere di conseguenza. Ad esempio, se l'utente mostra segni di stress, GPT-4o può fornire consigli per calmarsi.

Esempi di Interazione Emotiva

Supporto emotivo: il modello può offrire consigli per la gestione dello stress o suggerimenti per migliorare il benessere emotivo.

Personalizzazione delle risposte: adatta il tono e lo stile delle risposte in base all'emozione percepita, migliorando l'esperienza dell'utente.

Questa capacità di percepire le emozioni rende GPT-4o un assistente virtuale più empatico e umano, migliorando significativamente l'interazione con gli utenti.

Implicazioni per i Programmatori

Le API di GPT-4o sono disponibili a un costo ridotto rispetto a GPT-4, rendendo più accessibile l'uso del modello per applicazioni di vario tipo. L'aumento del dizionario dei token riduce i costi di elaborazione e le dimensioni delle finestre di contesto, migliorando l'efficienza complessiva.

Esempi di Applicazioni Programmabili

Assistenti virtuali: creazione di assistenti capaci di gestire conversazioni complesse e offrire supporto su una vasta gamma di argomenti.

Analisi dei dati: capacità di analizzare dati testuali, visivi e audio, fornendo insight più completi e accurati.

Contenuti generativi: sfruttare le capacità avanzate di GPT-4o per generare contenuti creativi, come articoli, storie e video, basati su input variabili.

L'accessibilità delle API di GPT-4o consente ai programmatori di esplorare nuove possibilità creative e sviluppare applicazioni innovative che sfruttano appieno le capacità del modello.

Conclusione

GPT-4o rappresenta un passo avanti significativo per OpenAI, migliorando non solo la complessità del modello ma anche l'usabilità e l'accessibilità delle tecnologie AI. Con l'implementazione di funzionalità avanzate e l'accesso gratuito, GPT-4o promette di ampliare l'uso dell'IA oltre le semplici chat. La combinazione di velocità, efficienza e capacità multimodali rende GPT-4o un potente strumento per una vasta gamma di applicazioni, dall'assistenza sanitaria all'intrattenimento, dall'educazione alla finanza.

In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, l'accessibilità di GPT-4o consente a un numero maggiore di utenti di sperimentare e integrare l'IA nelle loro attività quotidiane. Questo modello non solo migliora le prestazioni rispetto ai suoi predecessori, ma offre anche nuove opportunità per l'innovazione e la creatività. Con GPT-4o, OpenAI continua a spingere i confini dell'intelligenza artificiale, dimostrando il potenziale di questa tecnologia di trasformare il nostro modo di vivere e lavorare.

Introduzione

L'intelligenza artificiale (IA) ha trasformato profondamente il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Due dei modelli di IA più avanzati e noti oggi sono ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google. Entrambi rappresentano il culmine di anni di ricerca e sviluppo nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma presentano differenze significative in termini di architettura, funzionalità e applicazioni. Questo articolo esplorerà queste differenze, offrendo una panoramica approfondita delle caratteristiche di ChatGPT e Gemini.

L'Importanza dell'IA nel contesto tecnologico attuale

L'intelligenza artificiale è diventata una componente fondamentale della tecnologia moderna, influenzando settori come l'automazione, la sanità, la finanza e l'educazione. Le aziende tecnologiche di punta, tra cui Google e OpenAI, stanno guidando la rivoluzione dell'IA, sviluppando modelli avanzati che promettono di ridefinire le capacità tecnologiche e migliorare la vita quotidiana delle persone. La corsa per ottenere una posizione dominante nel mercato dell'IA ha portato alla creazione di strumenti potenti come ChatGPT e Gemini.

ChatGPT: una panoramica

ChatGPT è un modello di linguaggio avanzato sviluppato da OpenAI, basato sull'architettura GPT-3 e il successivo GPT-4. È progettato per comprendere e generare testo umano in modo coerente e pertinente. Utilizza miliardi di parametri per apprendere da una vasta gamma di testi e rispondere alle domande in modo naturale.

Storia e sviluppo di ChatGPT

OpenAI ha introdotto la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) con GPT-3, che è diventato rapidamente famoso per la sua capacità di generare testo estremamente realistico. GPT-4 ha ulteriormente migliorato queste capacità, aumentando il numero di parametri e affinando gli algoritmi di machine learning utilizzati. ChatGPT è stato creato per applicazioni pratiche come assistenti virtuali, chatbot per il customer service e strumenti di scrittura automatizzata.

Funzionalità e capacità di ChatGPT

ChatGPT è noto per la sua capacità di mantenere conversazioni naturali su una vasta gamma di argomenti. Può generare testo, rispondere a domande, scrivere saggi, e persino creare codice. La sua versatilità lo rende uno strumento potente per molte applicazioni, dalla scrittura creativa all'assistenza tecnica.

Gemini: una panoramica

Gemini è il chatbot di Google, basato sul modello linguistico PaLM 2. Questo modello rappresenta un'evoluzione significativa rispetto ai precedenti tentativi di Google nel campo dell'IA, come Bard. Presentato durante la conferenza I/O 2023 e successivamente rinominato Gemini nel febbraio 2024, questo strumento è progettato per fornire risposte precise e contestualizzate agli utenti.

Storia e sviluppo di Gemini

Google ha sviluppato Gemini per competere direttamente con i modelli di IA più avanzati come ChatGPT. Basato su PaLM 2, Gemini utilizza tecniche avanzate di machine learning per leggere e comprendere miliardi di parole, migliorando costantemente attraverso l'interazione con gli utenti. La rinominazione e il miglioramento del modello riflettono l'impegno di Google nel rimanere all'avanguardia dell'innovazione tecnologica.

Funzionalità e capacità di Gemini

Gemini è disponibile in tre varianti: Nano 1.0, Pro 1.0 e Ultra 1.0, ciascuna progettata per specifiche esigenze e applicazioni. Il modello Ultra 1.0, in particolare, è estremamente potente con 540 miliardi di parametri, superando il modello GPT-4 di ChatGPT. Gemini può gestire input multimodali, tra cui testo, immagini, audio e video, rendendolo versatile e capace di affrontare compiti complessi.

Confronto tra ChatGPT e Gemini

Architettura e tecnologia

ChatGPT: basato sull'architettura GPT-4, utilizza miliardi di parametri per generare testo naturale. È altamente versatile e può essere adattato a diverse applicazioni.

Gemini: basato su PaLM 2, offre tre varianti per diverse esigenze. Il modello Ultra 1.0 con 540 miliardi di parametri è progettato per compiti complessi e supporta input multimodali.

Capacità di Apprendimento e Comprensione

ChatGPT: eccelle nella generazione di testo coerente e pertinente, mantenendo conversazioni su una vasta gamma di argomenti. È particolarmente utile per scrittura creativa e assistenza tecnica.

Gemini: offre una comprensione più profonda del contesto grazie alla sua capacità di apprendere da miliardi di parole. La sua capacità di gestire input multimodali lo rende ideale per applicazioni complesse e multifunzionali.

Applicazioni Pratiche

ChatGPT: utilizzato principalmente in assistenti virtuali, chatbot per customer service, strumenti di scrittura automatizzata e generazione di codice.

Gemini: Utilizzato in una vasta gamma di settori, dalla sanità alla finanza, dall'educazione all'automazione industriale. Le sue varianti Pro 1.0 e Ultra 1.0 lo rendono adatto sia per applicazioni quotidiane che per compiti altamente complessi.

Accessibilità e Costi

ChatGPT: disponibile attraverso diverse piattaforme e può essere integrato in varie applicazioni aziendali. I costi variano in base all'utilizzo e all'integrazione.

Gemini: disponibile gratuitamente nella versione Pro 1.0, mentre l'accesso a Gemini Advanced (Ultra 1.0) richiede un abbonamento al piano Google One AI Premium. Questo include vantaggi aggiuntivi come 2TB di spazio su Google Drive.

Potenza e Prestazioni

ChatGPT: con 175 miliardi di parametri, GPT-4 è estremamente potente ma leggermente inferiore al modello Ultra 1.0 di Gemini in termini di capacità computazionale.

Gemini: con 540 miliardi di parametri, Ultra 1.0 offre una potenza senza precedenti, ideale per compiti altamente complessi e per gestire grandi quantità di dati.

Conclusione

Sia ChatGPT di OpenAI che Gemini di Google rappresentano il meglio dell'innovazione nell'intelligenza artificiale. Mentre ChatGPT si distingue per la sua versatilità e la capacità di mantenere conversazioni naturali su una vasta gamma di argomenti, Gemini si fa notare per la sua potenza computazionale e la capacità di gestire input multimodali.

La scelta tra ChatGPT e Gemini dipende dalle esigenze specifiche dell'utente. Per applicazioni che richiedono un'interazione testuale naturale e versatile, ChatGPT è una scelta eccellente. Per compiti che necessitano di una potenza computazionale elevata e la gestione di vari tipi di input, Gemini Ultra 1.0 offre capacità senza pari.

In ogni caso, entrambi i modelli continuano a evolversi e migliorare, promettendo di portare l'intelligenza artificiale a nuovi livelli di prestazioni e utilità. La continua ricerca e sviluppo in questo campo garantiranno che sia ChatGPT che Gemini rimangano strumenti fondamentali per l'innovazione tecnologica e l'automazione del futuro.

In questo articolo riporto le mie perplessità in merito alle ricadute del concetto di incertezza nei sistemi a supporto delle decisioni cercando di fare una particolare attenzione agli effetti generati sui decision support systems basati su intelligenza artificiale (AI-DSS). Il percorso che mi ha portato a questo articolo è iniziato dalle riflessioni che ho condiviso nell’articolo nel quale declino il concetto di incertezza oltre il perimetro della qualità dei dati (qui il link).

I sistemi a supporto dei processi decisionali.

Un sistema di supporto alle decisioni (DSS - Decision Support System) è un sistema software in grado di raccogliere, organizzare ed analizzare i dati aziendali al fine di fornire informazioni utili a supportare un qualsiasi processo decisionale oppure supportare attività di gestione e/o pianificazione. In altre parole, un DSS supporta le persone che devono prendere decisioni strategiche in contesti particolarmente complessi nei quali è difficile determinare quale sia la scelta giusta da prendere oppure quale strategia decisionale debba essere utilizzata per raggiungere un determinato obiettivo. La loro affidabilità la si può ricondurre agli algoritmi utilizzati per elaborare i dati ed alla qualità del dataset utilizzato. In sostanza, tali sistemi si basano su un modello semplificato della realtà costruito partendo dai dati in possesso del decisore.

I DSS basati su intelligenza artificiale.

Negli ultimi anni i sistemi software presenti nei DSS sono stati potenziati attraverso l’adozione dell’intelligenza artificiale al fine di rendere sempre più affidabile il modello di rappresentazione della realtà sulla base del quale generare delle elaborazioni. L’AI è in grado, infatti, di costruire autonomamente il modello di rappresentazione dell’universo analizzato (modello AI) e di farlo partendo dal solo dataset progettato dagli analisti.

L’importanza del giusto dataset.

Riassumendo quanto fin qui scritto, una AI sviluppa il modello di rappresentazione dell’universo da analizzare basandosi esclusivamente sul dataset che gli analisti hanno progettato. Essendo, tuttavia, il mondo reale molto più complesso della nostra capacità di sintesi, gli analisti progettano i dataset in modo tale da trovare il giusto compromesso tra un numero di dimensioni sufficientemente ampio da rappresentarne le macrodinamiche del fenomeno da analizzare ma non troppo da rendere complesso il processo di verifica dei risultati prodotti dal modello.

“... e qui nascono i miei dubbi”

La complessità del mondo reale.

Per quanto correttamente progettato, un dataset resta pur sempre una delle possibili rappresentazioni dell’universo nel quale si manifesta il fenomeno da analizzare. Dal momento che una delle possibili forme dell’incertezza (descritte qui) è proprio legata alla complessità dell’ambiente reale, come possiamo essere certi che il dataset progettato dagli analisti non sia affetto anche solo da incertezza ambientale? Per essere chiari, non sto parlando propriamente di bias ma di qualcosa che temo sia meno tangibile seppur potenzialmente impattante tanto quanto i bias.

Le dimensioni contano.

I miei dubbi sono legati alla scelta delle dimensioni da inserire nel dataset e dall'impossibilità di sapere come ogni dimensione concorrerà a generare il modello AI ed i risultati delle sue elaborazioni. Inoltre, le dimensioni di un modello AI (features) sono spesso considerate indipendenti le une dalle altre laddove, invece, tra le stesse potrebbero innescarsi interazioni o interdipendenze inattese che possono influenzare il risultato delle elaborazioni. Immaginiamo un modello AI a 10 dimensioni delle quali, a nostra insaputa, 3 non sono effettivamente necessarie alla sua rappresentatività ed esaustività. Possiamo pensare che, essendo dimensioni marginali, non impattino sul risultato finale generato dal modello AI. Tuttavia, non solo il modello tiene conto della loro presenza ma le pondera con un criterio che è totalmente nascosto ai nostri occhi a causa del fatto che i sistemi AI operano come delle black box.

Processo di elaborazione di una intelligenza artificiale.

Un sistema AI opera attraverso una rete neurale addestrata a compiere determinati task. Una rete neurale è un processo appartenente ad un’area specifica del machine learning chiamata Deep Learning. Le reti neurali usano una struttura stratificata di neuroni nella quale ogni strato è caratterizzato da una specifica micro-competenza e la somma delle elaborazioni effettuate da ogni singolo strato della rete neurale concorre a formare l’elaborazione finale. La capacità principale di una rete neurale è quella di imparare dai propri errori al fine di risolvere problemi complessi, come riassumere documenti o riconoscere volti, in piena autonomia. Il problema delle elaborazioni effettuate da una rete neurale è legato al fatto che ogni suo strato elabora i dati acquisiti attraverso operazioni non lineari. La somma delle elaborazioni prodotte da ogni strato concorre a generare una elaborazione finale per la quale non è possibile effettuare una verifica di correttezza. In sostanza, il processo di calcolo è talmente complesso che i data scientists non sono in grado di verificarlo. In ragione di questa natura complessa, le AI sono considerate black box.

Il problema della certezza del risultato.

Oggi le AI presentano come loro limite principale non più la potenza di calcolo o la disponibilità dei dati ma la struttura del modello AI che elabora i risultati: quando non comprendiamo adeguatamente la struttura del contesto nel quale si manifesta il fenomeno da analizzare, dobbiamo essere cauti nell’affidare ad una AI l’onere di individuare una soluzione ad un problema perché potrebbe generare una soluzione ottimale in un universo non del tutto conforme alla realtà.

Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia