Quali sono le metriche chiave per misurare la governance dell’IA?
La governance dell’intelligenza artificiale (IA) è diventata un argomento cruciale nel contesto attuale, dove l’IA gioca un ruolo sempre più centrale nelle decisioni aziendali e nelle interazioni quotidiane. Ma come si può misurare il successo in questo campo? La risposta risiede nell’integrazione dei principi etici dell’IA nella strategia, nei flussi di lavoro e nel processo decisionale. Non basta semplicemente scrivere questi principi; devono essere attivamente incorporati.
Trovare uno scopo nella governance dell’IA
Un esempio illuminante può essere trovato in una grande polizia locale. All’inizio della collaborazione con il consiglio di governance dell’IA, molti membri non comprendevano il loro ruolo. La loro competenza era nel settore della polizia, non nell’IA. È stato fondamentale spiegare l’importanza della loro esperienza nel garantire che le soluzioni di IA fossero corrette e responsabili.
Per ottenere il successo nell’implementazione dell’IA, è essenziale mettere le persone al primo posto. Le esercitazioni di design thinking sono state utilizzate per affrontare questioni chiave come:
- Abbiamo le persone giuste nella stanza?
- Qual è il problema centrale che stiamo cercando di risolvere?
- Abbiamo i dati giusti?
- Quali principi di IA devono essere riflessi nei nostri sistemi per guadagnare la fiducia del pubblico?
Misurare il successo
Un aspetto fondamentale è misurare i comportamenti umani. Ci si deve chiedere quali comportamenti siano enfatizzati nelle comunicazioni e se questi coincidano con quelli che si stanno misurando per la governance. Spesso, i dipendenti sono incoraggiati a utilizzare l’IA, ma sono anche responsabili dei risultati, senza che questi ultimi vengano misurati in modo adeguato.
Ci sono stati casi documentati in cui un esperto di dominio ha riconosciuto che l’IA era errata, ma ha scelto di non contraddirla a causa delle metriche di performance in gioco. Quindi, come possiamo misurare se l’IA migliora l’intelligenza di una persona? È fondamentale che i dipendenti comprendano i rischi dell’IA e siano incentivati a contribuire a risultati responsabili.
Diventare più alfabetizzati nell’IA
È importante sottolineare che chiunque può e deve partecipare a questa conversazione sull’IA. Non è necessario possedere un diploma in scienze dei dati o un dottorato in IA. La varietà di esperienze di vita di ciascuno è un valore aggiunto in questo dibattito.
In questo periodo di transizione verso l’IA, è fondamentale investire in alfabetizzazione sull’IA, governance dell’IA e leader competenti in questo campo. I leader che si fanno avanti ora, ponendo domande audaci e centrando i valori umani, non solo evitano i rischi, ma plasmano attivamente un futuro dell’IA più responsabile. Questa è un’opportunità per costruire un vantaggio competitivo duraturo.
