Panoramica dei tipi di IA: comprendere per governare meglio
Oggi l’IA comprende una vasta diversità di tecnologie, modelli e casi d’uso. Questa pluralità rende essenziale la loro comprensione per le organizzazioni, al fine di afferrare i loro impatti, identificare i rischi associati e definire quadri appropriati per responsabilità e governance.
1. Il sistema IA: la base dell’ecosistema IA
Prima di esaminare le diverse categorie di IA in dettaglio, è necessario concentrarsi sul concetto centrale attorno a cui è costruito l’intero quadro normativo europeo: il sistema IA.
Questa nozione costituisce il punto di ancoraggio del quadro normativo, poiché definisce il campo di applicazione dei requisiti, delle responsabilità e dei meccanismi di controllo previsti dalla regolamentazione.
Secondo l’Articolo 3(1) dell’AI Act, un sistema IA è definito come: “Un sistema basato su macchina progettato per operare con vari livelli di autonomia e che può mostrare adattamento dopo il dispiegamento, e che, per obiettivi espliciti o impliciti, inferisce, dagli input ricevuti, come generare output come previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali.”
Questa definizione evidenzia diversi elementi strutturali: automazione, grado di autonomia, capacità di inferenza e potenziale impatto degli output prodotti dal sistema.
In pratica, il sistema IA è l’oggetto primario della regolazione: la classificazione dei rischi, gli obblighi di conformità, i controlli e le sanzioni si applicano ad esso.
2. Il modello IA: la base tecnica del sistema
Un modello IA si riferisce a una rappresentazione matematica o computazionale ottenuta attraverso un processo di addestramento basato su dati e utilizzata per eseguire inferenze.
Consente la trasformazione dei dati di input in output come previsioni, classificazioni, raccomandazioni o decisioni, secondo una funzione appresa. Costituisce quindi il nucleo algoritmico del ragionamento automatizzato.
3. L’issue dell’open source nell’IA
I modelli IA open-source sono modelli pubblicati sotto una licenza libera e aperta che consente l’accesso, l’uso, la modifica e la distribuzione del modello. L’AI Act riconosce esplicitamente il loro ruolo nell’innovazione, mentre introduce obblighi specifici a seconda dell’uso e del livello di rischio.
4. Chatbot: l’interfaccia conversazionale
Un chatbot è un sistema IA progettato per simulare una conversazione e fornire informazioni, assistenza o un servizio. I chatbot sono soggetti a obblighi di trasparenza secondo l’AI Act.
5. Agenti IA: da strumento ad autonomia
Gli agenti IA si riferiscono a sistemi IA che presentano specifiche caratteristiche, come la capacità di agire autonomamente e di prendere decisioni senza intervenzione umana continua.
6. IA agentica: orchestrazione e complessità
L’IA agentica rappresenta un cambiamento di paradigma rispetto agli agenti IA tradizionali, caratterizzata da collaborazione tra più agenti e una maggiore autonomia.
7. Perché questo inventario è essenziale per la governance dell’IA
La diversità delle tecnologie IA rende indispensabile una comprensione dettagliata dei diversi tipi di IA utilizzati nelle organizzazioni. Questa comprensione è fondamentale per definire e implementare controlli tecnici, organizzativi o umani appropriati e garantire la loro efficacia nel tempo.
