Soluzioni di IA Etica e il Loro Impatto sulle Industrie Regolate
In settori regolati e ad alta intensità di asset, l’adozione dell’IA è influenzata da fattori al di là della fattibilità tecnica. Le organizzazioni cercano ora di implementare sistemi di IA che offrano miglioramenti operativi misurabili, mantenendo al contempo questi sistemi sicuri, spiegabili e allineati con il giudizio umano. Gli errori in questi contesti comportano conseguenze reali sia umane che economiche.
I Rischi nel Settore Manifatturiero
I rischi nel settore manifatturiero sono tangibili. Ad esempio, il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti riporta 391 infortuni mortali sul lavoro nel settore della manifattura nel 2023, evidenziando come le decisioni negli ambienti industriali possano rapidamente diventare critiche per la sicurezza.
Pressioni nel Settore Agricolo
Allo stesso modo, nel settore agricolo, gli stake operativi sono elevati su scala globale. L’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’Alimentazione e l’Agricoltura stima che fino al 40% della produzione agricola globale venga perso ogni anno a causa di parassiti e malattie delle piante, comportando perdite economiche superiori a 220 miliardi di dollari USA. Queste pressioni spingono le organizzazioni a cercare sistemi di IA per il supporto alle decisioni, richiedendo al contempo che questi sistemi rimangano trasparenti, affidabili e allineati con la supervisione umana.
Strategia di IA e Principi Etici
In una recente conversazione, sono stati discussi gli approcci all’equilibrio tra implementazione di IA e supervisione umana. Si è messo in evidenza come le linee guida etiche, la supervisione umana e la progettazione dei casi d’uso allineati con il business guidino la strategia di IA.
Applicare l’IA nei Workflow di Produzione
Si è presentato un esempio riguardante il lavoro con un partner manifatturiero nella produzione di ruote in lega. Tradizionalmente, i difetti venivano rilevati tardi nel processo tramite ispezioni a raggi X. Grazie all’analisi abilitata dall’IA, è stato identificato che questi difetti erano strettamente legati ai parametri di produzione a monte. Intervenendo prima nel workflow, si è riusciti a monitorare e regolare i parametri legati alla formazione di difetti, riducendo il tasso di difetti dal 10% a circa l’1-2%.
Supervisione dell’IA in Base al Rischio del Caso d’Uso
Un approccio pratico alla supervisione è stato descritto, evidenziando che molti dei sistemi di IA rimangono deterministici per design. Nei settori della manifattura e dell’agricoltura di precisione, le IA vengono comunemente utilizzate per monitorare processi fisici e identificare deviazioni. Tuttavia, per i casi d’uso che influenzano le persone o comportano ambiguità, è necessaria una valutazione caso per caso delle esigenze di supervisione umana.
Utilizzare GenAI come Supporto Decisionale
L’introduzione di GenAI è avvenuta tramite un assistente HR interno. In questo contesto, è stato sottolineato che le decisioni che influenzano le persone non dovrebbero essere prese senza un arbitro umano. Ciò significa che deve sempre esserci una persona in mezzo, assicurando che gli output dell’IA siano verificati e appropriati.
Conclusione
La strategia di IA deve essere guidata da principi etici e supervisione umana. L’implementazione dell’IA dovrebbe concentrarsi su come affrontare le cause radici, ridurre i rischi e garantire che le decisioni critiche siano sempre soggette a revisione umana. Solo così si può sfruttare appieno il potenziale dell’IA in modo responsabile e sicuro.
