Innovazione

Dare un senso al panorama dell’intelligenza artificiale

Introdurre tecnologie sempre più avanzate in azienda richiede scelte etiche di cui occorre essere consapevoli. Ecco uno schema per prendere le decisioni appropriate.

Margherita Pagani, Renaud Champion

Marzo 2021

Dare un senso al panorama dell’intelligenza artificiale

Con la rapida diffusione e sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale (IA), sempre più aziende si ritrovano a recuperare il ritardo, integrando questi nuovi sistemi nella loro infrastruttura esistente. Questo fenomeno è più che comprensibile: questi strumenti sono molto vari, spesso poco conosciuti e in continua evoluzione. Per iniziare a dare un senso al panorama dell'intelligenza artificiale e determinare come l’azienda dovrà adattarsi, la prima cosa da comprendere è che il termine “IA” in realtà copre un ampio spettro di cose diverse tra loro.
In uno studio presentato nel nostro libro di prossima pubblicazione Artificial Intelligence for Sustainable Value Creation (Edward Elgar Publishing), abbiamo analizzato oltre 800 diverse applicazioni di intelligenza artificiale in 14 settori. Sulla base della nostra analisi, abbiamo classificato i sistemi di intelligenza artificiale analizzati in quattro distinte categorie: sistemi che consentono lo svolgimento di compiti routinari con implicazioni etiche limitate, sistemi che svolgono compiti routinari con una componente etica, sistemi che consentono di realizzare compiti creativi con implicazioni etiche limitate e sistemi per compiti che richiedono creatività e processo decisionale etico.

Con la progressiva integrazione di questi sistemi nell’organizzazione aziendale, comprendere le differenze tra questi diversi tipi di attività supportate dall'intelligenza artificiale può aiutare a identificare lo strumento migliore per ogni processo, comprendere il modo migliore per supportare tale strumento con le risorse umane e, infine, ottimizzare la collaborazione tra uomo e macchina.

 
1.     Attività routinarie
La prima categoria che abbiamo identificato è rappresentata dai sistemi di intelligenza artificiale progettati per completare compiti ripetitivi e meccanici. Questi sistemi, che comprendono bracci robotici impiegati per la produzione, veicoli a guida automatica (AGV) per la movimentazione di prodotti o carrelli o elevatori autonomi, vengono utilizzati per semplici attività meccaniche in ambienti industriali come fabbriche e magazzini. In questi casi, il ruolo dell’essere umano è semplicemente quello di supervisionare lo strumento di intelligenza artificiale.
Sebbene questi strumenti rendano obsoleti molti lavori di assemblaggio tradizionali, essi richiedono la continua supervisione da parte dell’operatore umano del corretto completamento di queste attività, determinando per l’operatore umano l’acquisizione di nuovi ruoli oltre a una maggiore focalizzazione sugli aspetti gestionali. Per prepararsi a questa transizione, le aziende dovrebbero considerare il modo migliore per riqualificare i dipendenti e stimolare l'impegno e la motivazione tra i team chiamati ad assumere queste nuove responsabilità.
 
2. Compiti semplici che richiedono un processo decisionale etico
Alcune attività altamente ripetitive richiedono tuttavia un alto livello di consapevolezza etica, rendendo particolarmente rilevante la presenza umana a supporto di questi sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, se consideriamo il caso di robot che aiutano la somministrazione del cibo durante i pasti per le persone disabili (come il braccio robotico di Kinova), o che aiutano anziani o persone con disabilità a reggersi in piedi o camminare (come i prodotti per esoscheletri di Ekso Bionics o ReWalk), o consentono la somministrazione di farmaci o forniscono stimoli cognitivi (come Nao per l'autismo o Paro per l'Alzheimer), è fondamentale garantire che gli esseri umani integrino le componenti etiche ed empatiche che un robot da solo non può offrire.
Quando le aziende implementano questo tipo di sistemi di intelligenza artificiale, dovrebbero assicurarsi di considerare le implicazioni etiche di qualsiasi attività automatizzata, oltre a garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale siano accompagnati da operatori umani in grado di prendere decisioni etiche quando necessario. Ad esempio, se un robot aiuta nella somministrazione dei farmaci, è importante pensare al modo migliore per automatizzare il processo di informazione dei pazienti e di acquisizione del consenso (e potenzialmente includere un sistema di sicurezza garantito dalla presenza di un operatore umano per fornire ulteriori comunicazioni automatizzate).
Inoltre, questo tipo di attività spesso beneficia della presenza umana anche quando la persona presente non sta effettivamente facendo nulla di diverso da quello che farebbe la macchina. Nel caso di un robot che fornisce assistenza agli anziani in una casa di cura, è importante considerare l’importanza dell’affiancamento di un operatore umano per migliorare l’esperienza delle persone che sta aiutando.
 
3. Attività creative con limitate componenti etiche
Questa categoria di sistemi di intelligenza artificiale si riferisce ad applicazioni in cui l’IA viene sfruttata per attività che richiedono un alto livello di creatività e complessità, ma non richiedono molta consapevolezza etica. Ad esempio, gli strumenti finanziari di intelligenza artificiale incaricati di prevedere i cambiamenti del mercato finanziario devono effettuare calcoli complessi per fornire risultati utilizzabili, ma questi processi generalmente non presentano grandi criticità dal punto di vista etico. Allo stesso modo, i robot chirurgici possono eseguire attività molto complesse che a volte richiedono una risoluzione creativa dei problemi, ma generalmente non implicano considerazioni etiche significative.
Quando si implementa uno di questi sistemi, generalmente c’è meno rischio legato a criticità etiche, tuttavia le aziende dovrebbero essere consapevoli dei limiti dei loro strumenti di intelligenza artificiale in termini di creatività e innovazione. Può essere utile costruire meccanismi che consentano ai dipendenti umani di mantenere la supervisione su come le attività vengono completate e poter intervenire con soluzioni più efficaci o innovative.


4. Attività con componenti sia creative che etiche
L’ultima categoria che abbiamo identificato comprende sistemi di intelligenza artificiale che vengono utilizzati per attività che richiedono un alto livello sia di creatività che di processo decisionale etico. In questi casi, la macchina si trova a interagire con l’ambiente circostante per portare a termine un compito complesso, con valenza etica e con un coinvolgimento umano minimo o nullo. Ad esempio, i veicoli completamente autonomi (come i progetti di auto a guida autonoma di Tesla o di Google, che hanno un potenziale per applicazioni sia commerciali che di consumo) devono eseguire compiti creativi complicati mentre automatizzano decisioni etiche ad alto rischio, come dare la priorità a problemi di sicurezza contrastanti.

Allo stesso modo, i robot di ricerca e salvataggio utilizzati per trovare ed evacuare le persone dai siti a seguito di disastri naturali devono sfruttare le capacità sia creative che etiche per svolgere in sicurezza i loro compiti. Questi sistemi hanno un grande potenziale per migliorare la vita, ma richiedono anche un alto livello di supervisione. Sebbene abbiamo compiuto passi da gigante nello sviluppo di strumenti automatizzati in grado di eseguire attività complesse e a grande valenza etica, è fondamentale garantire che i dipendenti umani sfruttino le loro capacità creative ed etiche per supportare questi sistemi. Se non altro, è importante essere consapevoli delle molteplici dimensioni della complessità che questi sistemi si trovano ad affrontare, in modo da poter monitorare le aree critiche in cui lo strumento AI potrebbe prendere decisioni contrastanti (sia che si tratti di una questione etica o che richiede creatività).

 

Non esiste una risposta univoca e semplice quando si tratta di implementare sistemi di intelligenza artificiale in azienda e la scelta diventerà sempre più complicata man mano che questi sistemi continuano a evolversi ed espandersi. Tuttavia, questo semplice framework può essere di utilità per le aziende per comprendere come gestire le capacità umane che dovranno essere sviluppate all’interno dei team per sfruttare al meglio la vasta gamma di strumenti di intelligenza artificiale a disposizione.

 

Margherita Pagani, PhD, HDR è Professore ordinario di Marketing Digitale alla Emlyon Business School (Francia), Direttore del Centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale nella Creazione del Valore e Co-Direttore Accademico del Master of Science in Digital Marketing and Data Science.

 

Renaud Champion è fondatore dell’Artificial Intelligence in Management (AIM) Institute. Come imprenditore ha creato il fondo venture capital Robolution Capital e la società di consulenza PRIMNEXT, entrambi specializzati in AI e robotica. È anche advisor indipendente presso la Commissione Europea e membro di IEEE Global Initiative on Ethics in Autonomous and Intelligent Systems.

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