Panorama dei tipi di IA: comprendere per governare meglio
L’IA comprende una grande varietà di tecnologie, modelli e usi. Questa pluralità rende fondamentale la loro comprensione per le organizzazioni, al fine di valutare gli impatti, identificare i rischi e definire le responsabilità adeguate.
Il sistema di IA: il fondamento dell’ecosistema IA
La nozione centrale attorno alla quale ruota l’intero quadro europeo è il sistema di IA. Questa definizione giuridica, secondo l’AI Act, designa un sistema automatizzato progettato per funzionare a diversi livelli di autonomia e capace di adattarsi dopo il suo dispiegamento.
Un esempio di sistema di IA è un sistema di preselezione delle candidature che analizza automaticamente CV utilizzando un modello di IA per produrre punteggi o raccomandazioni.
Sistemi di IA non inclusi nell’AI Act
Alcuni sistemi di IA, pur rispondendo a criteri tecnici generali, possono essere considerati al di fuori del campo d’applicazione dell’AI Act. Questi includono:
- Ottimizzazione matematica tradizionale: sistemi che migliorano metodi di ottimizzazione classici senza apprendimento.
- Trattamento dati con istruzioni fisse: strumenti che operano su istruzioni deterministiche senza modellazione.
- Analisi descrittiva: sistemi limitati alla descrizione dei dati senza produrre raccomandazioni.
- Sistemi euristici classici: programmi basati su regole fisse senza capacità di apprendimento.
- Regole statistiche semplici: sistemi che utilizzano stime basilari senza gestione di schemi complessi.
Il modello di IA: fondamento tecnico del sistema
Un modello di IA è una rappresentazione matematica o computazionale ottenuta da un processo di apprendimento a partire da dati. Esso trasforma dati in uscite, come previsioni o classificazioni.
Un esempio di modello di IA è un sistema di rilevamento delle frodi progettato per identificare transazioni bancarie sospette.
Modelli di IA a uso generale
I modelli di IA a uso generale presentano caratteristiche particolari e possono essere soggetti a regolamentazioni specifiche. Questi modelli hanno una generalità significativa e possono essere integrati in vari sistemi o applicazioni.
Chatbot: l’interfaccia conversazionale
Un chatbot è un sistema di IA progettato per simulare una conversazione e fornire assistenza. I chatbot rientrano nel campo d’applicazione dell’AI Act e sono soggetti a requisiti di trasparenza e gestione dei rischi.
Agenti IA e IA agentica
Gli agenti IA sono software che utilizzano un modello di IA per automatizzare compiti complessi. L’IA agentica supera questo concetto, permettendo la collaborazione tra più agenti in un sistema e la decomposizione dinamica delle attività.
Conclusioni
La diversità delle tecnologie di intelligenza artificiale rende necessaria una comprensione approfondita dei diversi tipi di IA. Questa comprensione è essenziale per determinare le obbligazioni normative, valutare i rischi e strutturare una governance efficace.
Le organizzazioni devono affrontare le sfide della governance e della trasparenza per garantire un utilizzo responsabile dell’IA, trasformando la complessità normativa in un vantaggio strategico sostenibile.
