“L’intelligenza artificiale è al centro della trasformazione digitale delle imprese.” E’ vero. Ma una volta detto questo, abbiamo detto tutto e non abbiamo detto nulla.
Quale intelligenza artificiale (ML, visione artificiale, generativa, fiducia, ecc.)? Per cosa: automatizzare, creare nuovi prodotti, ottimizzare, potenziare gli esseri umani? E con quali dati (mentre gli studi sottolineano, uno dopo l’altro, che le aziende sono ancora alle prese con il proprio patrimonio “dati”)?
Dati, impronta di carbonio e diritto
In questo numero tutti gli articoli ruotano, in un modo o nell’altro, attorno al pianeta AI… e alla gestione dei dati. Poiché l’uno non può prescindere dall’altro. “Senza dati, niente AI”, si potrebbe dire.
Questo problema ci ricorda anche che l’intelligenza artificiale non è solo un problema tecnico. È diventata una questione giuridica (con la legge europea sull’IA).
E domani diventerà anche un problema ecologico.
Le IA consumeranno meno energia, acqua (raffreddamento dei data center) e metalli rari (per GPU e CPU) di quanto risparmiano ottimizzando i processi e la gestione delle risorse?
La piscina olimpionica e la copertura del giardino
Il tempo lo dirà. Ma in ogni caso bisognerà prima – è nostra opinione – porre fine alle “credenze” e alle confusioni. E ce ne sono molti.
Uno degli aspetti più importanti da disinnescare è la convinzione che l’intelligenza artificiale, generativa o meno, possa magicamente risolvere i problemi da sola.
Piccolo aneddoto su questo punto. Nel 2021, Bercy ha lanciato un progetto per automatizzare il rilevamento delle piscine non dichiarate, analizzando in modo massiccio le immagini satellitari (di Google), utilizzando algoritmi di visione artificiale. La cosa funziona a meraviglia e da allora sono state individuate e regolarizzate più di 140.000 piscine.
Il progetto ha suscitato feedback entusiasmanti al Big Data & IA Paris. I suoi dirigenti hanno insistito: non si trattava di automatizzare la catena da un capo all’altro, anche se ciò fosse perfettamente tecnicamente possibile (rilevamento di una piscina, controllo incrociato delle informazioni catastali, invio della lettera di regolarizzazione, recupero).
E per loro è arrivato un grande bene. Perché nessun algoritmo è infallibile.
Quelli di Bercy sono molto più efficienti (e più veloci) degli umani nel sapere se una macchia blu vista dal cielo è una piscina fuori terra (da non dichiarare) o una piscina solida (da dichiarare). Eppure. Uno dei miei più cari amici ha avuto la spiacevole sorpresa di ricevere, per la sua casetta sui Pirenei, una lettera riguardante una piscina olimpionica. Aveva, infatti, coperto i suoi terreni incolti con teloni – di colore blu – per evitare che le erbacce proliferassero.
La FISC ovviamente non ha dato seguito.
Ti sembra banale questo aneddoto? Forse. Nemmeno tu avresti lasciato che un’intelligenza artificiale gestisse tutto? Tanto meglio! Ma BCG X ha recentemente confermato a MagIT che questo tipo di convinzione (e altre) è molto viva. E che abbiamo dovuto combatterli per evitare una reazione negativa, una disillusione o un inverno dell’IA.
Riepilogo questo semestre
Questo numero di Applications & Data si inserisce in questa logica. Troverai testimonianze di Decathlon, URSSAF, Etam (tre grandi trasformazioni digitali), un’applicazione dell’intelligenza artificiale nel riciclaggio delle batterie, consigli (e un tuffo concreto in ACT AI) e una grande intervista su come limitare l’impatto della tua intelligenza artificiale. (generativo, in particolare).
Ottima lettura a te.
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Applicazioni e dati 24
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