00:00L'intelligenza artificiale rappresenta un acceleratore importante sia sui temi tecnologici, ovviamente per dare maggiore competitività alle aziende,
00:10ma anche come acceleratore della revisione dei processi organizzativi.
00:15In particolare la competitività delle aziende è data da una parte ovviamente dalla capacità di essere sul mercato,
00:23più competitivi in termini di risorse economiche, di investimenti, di costi, ma dall'altra anche ovviamente di accelerare in maniera
00:32importante il business.
00:34L'intelligenza artificiale può avere sostanzialmente due grandi direttrici, da una parte come opportunità aumentare fortemente il tasso tecnologico delle
00:44persone impiegate,
00:46di tutti quelli che lavorano con l'intelligenza artificiale, accrescendo la produttività da una parte e dall'altra anche rendendo
00:54più veloce il processo di produzione.
00:57Pensiamo a tutto ciò che riguarda le agenzie di comunicazione, i media, tutti quelli che operano nel mondo non solo
01:05della transizione digitale,
01:07ma anche nel mondo produttivo, dove ormai l'EI è uno standard effettivo.
01:11A livello di rischi però al contempo occorre anche considerare tutte quelle che sono le dinamiche che accompagnano l'intelligenza
01:20artificiale,
01:21in particolare dal punto di vista delle risorse il tema dell'EI digital divide, quindi soprattutto della age diversity,
01:32cioè la capacità che hanno i professionisti di accogliere le innovazioni che l'intelligenza artificiale porta
01:40e facendolo in misura diversa. Quindi è chiaro che un cinquantenne ha meno propensione all'innovazione rispetto a un trentenne
01:48e questo crea degli squilibri nelle aziende, è un rischio importante anche dal punto di vista salariale,
01:54ma anche dal punto di vista di formazione, di adozione, di replacement.
01:59Altro tema importante di rischio è legato al mondo della sicurezza, la sicurezza dei dati.
02:04Chiaramente oggi quando parliamo di intelligenza artificiale parliamo molto di intelligenza artificiale generativa
02:11ed è lì che l'addestramento di un motore di intelligenza artificiale, di un motore semantico,
02:17acquisisce una rilevanza perché poi deve essere segregato, deve essere isolato all'interno dell'amministrazione
02:23o messo in sicurezza laddove viene erogato in cloud.
02:27Infine direi che c'è un tema non indifferente, rilevante, che è quello legato alla trasparenza,
02:36quella che in gergo tecnico si chiama l'explanability, cioè la capacità che la costruzione dell'algoritmo
02:43si è resa in una forma assolutamente visibile a tutti.
02:47Che vuol dire questo?
02:49Sostanzialmente l'accertare all'interno della costruzione dell'algoritmo, del suo addestramento,
02:57soprattutto di tutti i modelli che lo compongono dall'LLM alla parte RAG,
03:02che non ci siano all'interno dei, per esempio, bias cognitivi,
03:06cioè che l'algoritmo sia addestrato in un termine di non inclusione di tutti i soggetti
03:12che invece ne potrebbero essere in qualche modo sprovvisti
03:16da un punto di vista di definizione degli standard per tutti.
