Cresce il mercato dell’IA in Italia. Occhi puntati sulla gestione del rischio

01.05.2024 – 08.23 – Continua a crescere l’interesse delle aziende italiane verso l’intelligenza artificiale. A confermarlo sono i dati di Ansa, secondo cui il mercato dell’intelligenza artificiale in Italia è cresciuto a ritmi esponenziali, registrando nel 2023 un aumento del 52%, fino a raggiungere un valore complessivo di 760 milioni di euro. In uno scenario così complesso crescono tanto i benefici quanto i rischi. Anche al Governo mostra inevitabile interesse. Una ‘cauta’ Giorgia Meloni ha commentato in occasione dell’evento ‘L’intelligenza artificiale per l’Italia’: “Si tratta della più grande rivoluzione di questo tempo, ed è anche la principale sfida che abbiamo davanti. […] Eravamo abituati a un progresso che aveva come obiettivo quello di ottimizzare le capacità umane e che si concentrava essenzialmente sulla sostituzione del lavoro fisico […] L’intelligenza artificiale ha ribaltato questo paradigma, perché ad essere soppiantato oggi non è più il lavoro fisico, ma rischia di essere l’intelletto umano, ovvero ciò che da sempre ha reso l’uomo insostituibile rispetto ad una macchina.”

Mai come ora risulta di fondamentale importanza prendere in considerazione la gestione del rischio, con metodi che possano aiutare le organizzazioni a incorporare nuovi accorgimenti per quanto riguarda l’affidabilità nella progettazione, nello sviluppo, utilizzo e valutazione di prodotti, servizi e sistemi AI. A tal proposito, il NIST (National Istitute of Standards and Technology) ha sviluppato un framework dedicato, più precisamente l’AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), che vuole dimostrarsi come una preziosa risorsa della gestione dei rischi dell’AI, promuovendo uno sviluppo e un utilizzo responsabile e affidabile di queste tecnologie. Quattro le fasi fondamentali proposte dal NIST in cui è strutturato il framework di gestione del rischio AI:Governare (Govern): fase primaria, in cui è di fondamentale importanza coltivare e mantenere una cultura attiva di gestione del rischio all’interno dell’organizzazione. Si tratta di tutto ciò che ha vedere con la definizione delle politiche, procedure e standard per guidare uno sviluppo responsabile nell’utilizzo dell’AI.

1. Mappare (Map): il riconoscimento del contesto in cui si utilizza l’AI, con l’identificazione dei possibili rischi associati. Tutto questo al fine di portare a una comprensione approfondita del suo utilizzo, delle sue potenziali implicazioni per gli utenti e la società e nella valutazione dei rischi specifici, come quelli legati a privacy, sicurezza, equità e trasparenza.
2. Misurare (Measure): passaggio cruciale, in cui sono presenti analisi e monitoraggio dei rischi identificati, con lo scopo di stabilire priorità chiare nella gestione del rischio e comprendere l’uso di metriche e indicatori per valutare l’efficacia delle misure di mitigazione implementate.
3. Gestire (Manage): fase finale, la vera e propria gestione attiva dei rischi, dove le
4. organizzazioni adottano misure concrete per trattare, mitigare o eliminare i rischi identificati. Questo può includere l’adattamento dei processi di svilu
5. ppo, l’implementazione di controlli di sicurezza, la modifica delle pratiche operative, o l’adozione di nuove tecnologie per migliorare l’affidabilità e l’equità dei sistemi AI.

Tutti questi passaggi, integrati nell’AI RMF, forniscono un approccio olistico alla gestione del rischio nell’AI, incoraggiando le organizzazioni a pensare in un modo proattivo ai potenziali impatti di quest’ultima, prendendo misure preventive per l’assicurazione di un utilizzo etico, sicuro e giusto per tutti.  Quando si tratta di implementare l’AI in modo sicuro e responsabile, la scelta del partner tecnologico è determinante. Una consapevolezza che si concretizza in realtà come quella di AI Fabric, startup triestina che progetta soluzioni AI rispettando le specifiche esigenze del settore ICT, lavorando assieme a partner tecnologici sicuri e che adottano questo framework. Uno di questi, Microsoft Azure. Un passo in avanti, perciò, per chi vuole puntare il più possibile a quella che è la minimizzazione del rischio e la massimizzazione dei benefici.

[n.m]