Progettare un’IA più inclusiva inizia con l’architettura dei dati
È sempre più chiaro che l’IA deve essere costruita su dati inclusivi e rappresentativi, e questo inizia con l’accesso. L’adeguamento dell’infrastruttura dei dati è essenziale per scalare l’IA in modo responsabile e sicuro.
L’IA inclusiva richiede collaborazione, governance e un impegno a lungo termine per un design etico.
Man mano che l’intelligenza artificiale (IA) rimodella l’economia globale, una verità sta diventando sempre più evidente: l’IA è potente, equa e perspicace solo quanto i dati da cui apprende. Oggi, quei dati raccontano una storia incompleta. In un mondo in cui quasi 2,6 miliardi di persone rimangono offline, i dataset alla base dei sistemi IA non riflettono ancora la piena diversità dell’esperienza umana.
Prendiamo il linguaggio. Ci sono oltre 7.000 lingue parlate nel mondo, eppure la maggior parte dei chatbot IA è addestrata su circa 100 di esse. L’inglese, parlato da meno del 20% della popolazione mondiale, domina quasi i due terzi di tutti i contenuti web e rimane il principale motore dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Questo non è solo una questione di inclusione; è un problema di dati. Con livelli di digitalizzazione disomogenei, molte lingue sotto-rappresentate mancano di contenuti digitali strutturati, rendendo difficile per i sistemi IA apprendere da esse.
Questo problema di dati è più di una semplice trascuratezza tecnica: è un rischio sociale. Senza un design intenzionale, l’IA continuerà a escludere ampi segmenti del mondo, rafforzando le disuguaglianze esistenti e perdendo le ricche prospettive delle comunità sotto-rappresentate.
Colmare questo divario richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui costruiamo l’IA. Ciò significa sviluppare strumenti e modelli diversi adattati a diversi ecosistemi linguistici. LLM addestrati a livello regionale, come Jais, e modelli open-source, come Falcon, sono esempi promettenti di come riflettere le nuance contestuali delle popolazioni non anglofone e portare la rilevanza culturale nel cuore del design dell’IA.
La connettività è solo il punto di partenza
L’IA inclusiva inizia con l’accesso. Quasi un terzo della popolazione globale non ha ancora accesso a Internet affidabile, rendendo quelle comunità invisibili agli algoritmi che guidano le nostre economie. Mentre la connettività globale ha raggiunto il 68%, 5,5 miliardi di persone sono online e la copertura 5G ora raggiunge il 51% della popolazione mondiale, i divari rimangono profondi.
Per aiutare a colmare questo divario, alcune aziende hanno impegnato oltre 6 miliardi di dollari per espandere l’accesso a reti accessibili in 16 paesi del Medio Oriente, Africa e Asia entro il 2026. Ma l’inclusione non finisce con la connessione. Sviluppare un’infrastruttura dati robusta è il passo critico per garantire che coloro che accedono online siano visti, ascoltati e rappresentati nei sistemi IA.
Dal frazionamento ai modelli federati
La regione MENA è a un punto di svolta. I governi hanno lanciato strategie IA ambiziose, investito in infrastrutture e coltivato ecosistemi di innovazione. L’adozione dell’IA sta accelerando, ma la fiducia nell’infrastruttura digitale sta diminuendo.
Questo segnala un urgente bisogno di passare da sistemi ereditati a sistemi di dati pronti per l’IA. I modelli di dati federati, ad esempio, offrono una via d’uscita, consentendo alle organizzazioni di condividere intuizioni attraverso i confini senza compromettere la privacy o la proprietà.
La fiducia è progettata, non assunta
La fiducia è tutto. Le preoccupazioni per la privacy dei dati e la compliance normativa sono le principali barriere all’adozione dell’IA generativa. Queste non sono preoccupazioni astratte. Man mano che l’IA diventa più integrata nei servizi pubblici, nella finanza, nella sanità e nell’istruzione, la fiducia è cruciale.
Perciò, l’IA responsabile deve essere codificata nei sistemi fin dal primo giorno, non aggiunta successivamente come un ripensamento. La capacità di controllare, proteggere e governare eticamente le risorse dati nazionali è ora un imperativo strategico.
Il potere delle partnership strategiche pubblico-private
Nessun attore singolo può costruire un’IA inclusiva da solo. I progressi significativi nell’inclusione dell’IA possono arrivare solo da ecosistemi collaborativi, e le partnership pubblico-private sono essenziali per scalare l’innovazione responsabile.
Portando le persone online e dando loro la possibilità di partecipare all’economia digitale, ci assicuriamo, per estensione, che siano inclusi nei dataset e nei sistemi che plasmano il nostro futuro. Quando le persone sono connesse, contate e rappresentate in modo contestuale, i sistemi IA che seguono diventano intrinsecamente più equi e efficaci.
Investire nelle fondamenta dei dati è non negoziabile
Modernizzare l’architettura dei dati è ora una priorità più alta per i CEO della regione MENA anche rispetto all’IA generativa stessa. Ciò è dovuto al fatto che l’IA è potente solo quanto i dati a cui può accedere. Dati di bassa qualità, frammentati, incompleti o di parte non solo portano a intuizioni errate e automazioni inaffidabili, ma allargano anche le disuguaglianze e aumentano i rischi.
Le aziende della regione riconoscono l’urgenza. Circa il 46% dei leader MENA cita la modernizzazione dell’architettura dei dati come un abilitatore critico nei prossimi tre anni.
L’IA inclusiva deve essere intenzionale
Il futuro sarà definito da coloro che investono precocemente — e saggiamente — nelle fondamenta della tecnologia inclusiva. Ciò significa progettare sistemi che servano non solo i connessi ma includano attivamente anche coloro che sono ancora ai margini.
Abbiamo tutti la responsabilità di chiederci non solo come possiamo adottare l’IA, ma anche: quale realtà riflette la nostra IA?
Se vogliamo che l’IA serva veramente tutta l’umanità, dobbiamo essere deliberati nel modo in cui la costruiamo e codificare esplicitamente l’inclusività nel suo sistema centrale fin dall’inizio.
