Nel corso della serie “Pronti. O no.”abbiamo approfondito argomenti quali l’IA agentica, la fiducia digitale,il fattore umano eil “vibe coding””. In questo quinto e ultimo episodio della prima stagione, la conversazione si sposta su quell’unico elemento costante alla base di ogni discussione sull’IA: i dati.
Nathan Macintosh incontra Ben Lorica, ex chief data scientist di O’Reilly Media e fondatore di Gradient Flow, per discutere di cosa significhi realmente essere pronti per l’IA. La loro conversazione va oltre gli algoritmi e le applicazioni per concentrarsi sul lavoro che le organizzazioni devono svolgere affinché l’IA possa avere successo. Esplorano perché l’IA sta cambiando il nostro modo di concepire la governance, perché raccogliere più dati non è sempre la risposta giusta e perché la preparazione è importante tanto quanto l’adozione. Guarda l’episodio completo su Readiverse.
Punti di forza
- La Readiness all’IA inizia con la comprensione e l’organizzazione dei dati già in proprio possesso.
- La governance ora si applica ai sistemi di intelligenza artificiale, non solo alle persone.
- Avere più dati non è sempre meglio. È necessario puntare a dati di qualità superiore.
- L’intelligenza artificiale comporta nuovi rischi che richiedono nuovi processi, non solo nuove tecnologie.
- Le organizzazioni meglio preparate per l’intelligenza artificiale stanno creando oggi solide basi di dati.
Le organizzazioni generano e gestiscono più dati che mai. È facile pensare che il passo successivo sia semplicemente quello di raccogliere più dati. Ben spiega perché preparare e gestire i dati già in proprio possesso possa costituire una base molto più solida per l’IA.
Una cosa che ho apprezzato del punto di vista di Ben è che non presenta mai la “Readiness” all’IA come un problema esclusivamente tecnologico. Si tratta di una sfida organizzativa che inizia molto prima che i team inizino a mettere in pratica l’IA.
Ecco alcune idee che mi sono rimaste impresse.
L’intelligenza artificiale è valida solo nella misura in cui lo sono i dati su cui si basa
“Concentrati sui dati che hai… e preparali per l’IA.”
➤ Ben Lorica
Uno dei primi punti sollevati da Ben ha messo in discussione un presupposto diffuso. Quando le organizzazioni parlano di diventare “pronte per l’IA”, l’istinto è spesso quello di raccogliere più dati. Ben la vede in modo diverso. Anziché dare priorità alla quantità, incoraggia le organizzazioni a concentrarsi sulla qualità e a preparare i dati esistenti per l’IA.
Ciò significa innanzitutto capire quali dati si hanno a disposizione, organizzarli e assicurarsi che siano accurati e ben gestiti. Man mano che l’IA diventa parte integrante di un numero sempre maggiore di processi aziendali, le organizzazioni faranno affidamento su molti tipi diversi di informazioni, dai fogli di calcolo al testo, alle immagini, all’audio e ai video. Se quei dati non sono affidabili, l’IA non risolverà il problema – e potrebbe persino rendere più difficile individuarlo.
C’è una comprensibile pressione a procedere rapidamente con l’intelligenza artificiale. Questa conversazione mi ha ricordato che dedicare il tempo necessario alla creazione di una solida base di dati può essere uno degli investimenti più intelligenti che possiamo fare. Dati puliti e ben gestiti aiutano le organizzazioni a prendere decisioni migliori oggi, preparandole al contempo a qualsiasi cosa riservi il futuro.
L’intelligenza artificiale cambia il ruolo della governance
Ben sottolinea che la governance ha un ruolo più ampio da svolgere. Non si tratta più solo di gestire il modo in cui le persone accedono alle informazioni e le utilizzano. Le organizzazioni devono anche riflettere su come l’IA interagisce con tali informazioni e sulle azioni che intraprende.
Man mano che l’IA diventa parte integrante del lavoro quotidiano, è in grado di accedere alle informazioni, analizzarle e agire di conseguenza con una portata e una velocità difficili da eguagliare per le persone. Ciò significa che le organizzazioni devono comprendere a quali dati l’IA può accedere, come utilizza tali informazioni e quali misure di sicurezza devono essere messe in atto per proteggere i dati sensibili.
La cosa interessante è che i principi fondamentali della governance non sono cambiati. Politiche chiare in materia di accesso, sicurezza e responsabilità sono importanti oggi come lo sono sempre state. Ciò che sta cambiando è il numero di sistemi che interagiscono con i dati aziendali e la velocità con cui le informazioni circolano all’interno dell’azienda.
A mio avviso, questo è uno dei punti chiave di questa puntata. L’intelligenza artificiale non sostituisce una buona governance. Anzi, la rende ancora più importante.
Anteprima: Quando i dati iniziano a moltiplicarsi
Cosa succede quando l’intelligenza artificiale permette a cinque persone di svolgere il lavoro di 100? Ben spiega perché la vera sfida non è la produttività, ma l’esplosione di dati che ne deriva.
Un’intelligenza artificiale responsabile nasce da persone responsabili
Un aspetto su cui Ben insiste per tutta la conversazione è che le organizzazioni non possono affidarsi solo alla tecnologia per garantire che l’IA sia responsabile. Anche le persone che utilizzano l’IA svolgono un ruolo importante.
Che si tratti di inserire prompt, caricare documenti o mettere a punto modelli, i dipendenti devono comprendere quali informazioni stanno condividendo e come potrebbero essere utilizzate. Le misure di protezione non servono solo a limitare l’accesso, ma anche ad aiutare le persone a prendere decisioni informate quando lavorano con l’IA.
Ben sottolinea che le organizzazioni dovrebbero guardare oltre ciò che viene immesso in un sistema di IA. Dovrebbero prestare attenzione anche a ciò che ne deriva. L’IA può generare involontariamente informazioni sensibili, rendendo la revisione e la supervisione dei risultati altrettanto importanti quanto i prompt che hanno dato inizio all’interazione.
È un ulteriore promemoria del fatto che un’IA responsabile non è solo una sfida tecnologica. È una responsabilità condivisa tra le persone che utilizzano l’IA e le politiche che la regolano.
Prepararsi agli imprevisti
C’è una comprensibile pressione ad adottare rapidamente l’IA. Nuovi strumenti emergono quasi quotidianamente e le organizzazioni non vogliono restare indietro. Ma Ben sostiene che la “Readiness” non consiste solo nell’agire in fretta. Si tratta piuttosto di disporre dei processi giusti prima ancora che se ne presenti la necessità.
Verso la fine della conversazione, Ben sottolinea che molti team che si occupano di IA non hanno considerato a fondo cosa farebbero se le cose andassero male. Adoro la risposta di Nathan perché era esattamente quello che stavo pensando:
«Perché non dovrebbero pensarci? È l’unica cosa a cui penso.»✧ Nathan Macintosh
Nel campo della sicurezza informatica, le organizzazioni resilienti non aspettano che si verifichi un incidente per decidere come reagire. Stabiliscono i ruoli, definiscono i processi e si preparano a diversi scenari con largo anticipo rispetto al momento in cui se ne presenterà la necessità. Ben sostiene che l’IA meriti lo stesso livello di preparazione.
Ciò significa porsi domande che molte organizzazioni non hanno ancora preso pienamente in considerazione, come ad esempio:
- A quali dati dovrebbe avere accesso l’IA?
- Chi dovrebbe essere coinvolto nel caso in cui un risultato generato dall’IA causasse un problema?
- Come verranno prese le decisioni qualora dovesse verificarsi un imprevisto?
Queste discussioni potrebbero non essere entusiasmanti quanto il lancio di un’iniziativa sull’IA, ma sono altrettanto importanti.
Un’ultima riflessione
Mentre questa stagione di“Pronti. O no.”Ora che la serie volge al termine, una cosa mi è apparsa chiara. Ogni episodio ha approfondito un concetto o una tendenza diversa relativa all’IA, eppure tutti hanno rafforzato la stessa idea: l’adozione di successo dell’IA non riguarda solo la tecnologia. Riguarda le persone, i processi e la preparazione che la rendono possibile.
Le organizzazioni non devono avere tutte le risposte prima di adottare l’intelligenza artificiale. Tuttavia, più si impegnano a gettare oggi delle basi solide, più saranno preparate ad affrontare qualsiasi cosa riservi il futuro. Guarda l’episodio completo su Readiverse.
Domande frequenti
D: Cosa significa “Readiness per l’IA”?
R:La Readiness all’IA inizia con la comprensione, l’organizzazione, la gestione e la protezione dei dati di cui la vostra organizzazione dispone già. Pratiche solide in materia di dati costituiscono le fondamenta su cui si basa l’IA.
D: Le organizzazioni dovrebbero raccogliere più dati per l’IA?
R:Non necessariamente. Ben raccomanda di concentrarsi innanzitutto sul miglioramento della qualità e dell’organizzazione dei dati esistenti prima di ampliare le attività di raccolta dati.
D: Qual è il ruolo dei dipendenti nell’uso responsabile dell’IA?
R:I dipendenti svolgono un ruolo importante nella governance dell’IA. Devono comprendere quali informazioni sia opportuno condividere con l’IA, esaminare attentamente i risultati generati dall’IA e attenersi alle politiche aziendali per un uso responsabile dell’IA.
D: Perché l’intelligenza artificiale sta cambiando la governance dei dati?
R: I sistemi di intelligenza artificiale accedono, analizzano e agiscono sempre più spesso sui dati aziendali. Ciò significa che le politiche di governance devono essere applicate sia alle macchine che alle persone.
D: Perché le organizzazioni dovrebbero prepararsi ad affrontare problemi imprevisti legati all’IA?
R:L’intelligenza artificiale può comportare nuovi rischi, dalla divulgazione di informazioni sensibili alla generazione di risultati indesiderati. Prepararsi in anticipo, definendo le responsabilità e le procedure di risposta, aiuta le organizzazioni ad affrontare tali situazioni con maggiore sicurezza.
D: Qual è il messaggio più importante di questa puntata? R: La “Readiness” nell’ambito dell’IA non riguarda solo l’adozione di nuove tecnologie. Si tratta piuttosto di costruire una governance solida, buone pratiche relative ai dati e processi organizzativi resilienti che consentano di utilizzare l’IA in modo responsabile ed efficace. Katherine Demacopoulos è direttrice senior della strategia e dei programmi globali relativi ai contenuti presso Commvault.
