Lo scorso gennaio è stata Federmanager Trento ad organizzare l’interessante webinar LESSONS LEARNED FROM AI: FALLIRE PER MIGLIORARSI penultimo evento del percorso DANAIS - Intelligenza Artificiale da Nord a Sud, il programma di formazione sull’AI in collaborazione con l’Università di Firenze e AIXIA, organizzato da Federmanager Toscana, Sicilia Occidentale e Trento patrocinato dall’Ordine degli Ingegneri di Trento, Firenze e Palermo.

Nell’incontro coordinato quale moderatore da Paolo Gabriele Sfredda, General Manager, Innovation Manager, Senior IT consultant e nostro socio storico, ha subito iniziato Federica Maria Rita Livelli, esperta di Business Continuity & Risk Management a metterci in guardia dai facili entusiasmi sulla AI: occorre conoscere i limiti della AI per non avere aspettative troppo elevate a fronte dei tempi e dei costi sostenuti, perché oggi si prevede che il 30% dei progetti già avviati con la AI generativa verranno totalmente abbandonati entro il 2025!

Per evitare cocenti insuccessi occorre puntare sulla qualità dei dati aziendali e coinvolgere tutta l’organizzazione aziendale – a cominciare dal top management – con obiettivi chiari e condivisi prevedendo una continua manutenzione degli strumenti impiegati.

Il direttore generale di Trentino Digitale, Kussai Shahin, ha rincarato la dose ricordando che i programmi di AI generativa gratuiti non tutelano affatto la privacy e se non leggiamo con grande attenzione i contratti che sottoscriviamo i nostri dati aziendali diventano facilmente di pubblico dominio. L’impiego di questi programmi semplifica enormemente il lavoro del team, ma ad oggi non può e non deve sostituirsi mai completamente alle persone, le quali devono invece valutare sempre tempi, costi e benefici di questi strumenti.

Anche la prof.ssa Chiara Ghidini, ordinaria di Artificial Intelligence all’Università di Bolzano, conferma che l’uomo deve sempre controllare i risultati della AI, stiamo attraversando una pericolosa “sbornia” da AI voluta soprattutto dai grandi investitori, e, ad oggi, non abbiamo ancora capito bene come gestire i fallimenti da AI.

La professoressa ha tracciato la storia della AI che alterna entusiasmo e scetticismo: partendo dal 1950 quando il matematico inglese Alan Mathison Turing avvertì “se una macchina potesse essere intelligente come o più di noi, creerebbe ansia e umiliazione all’intera umanità”, ai grandi entusiasmi di inizio anni ’70 con il linguaggio di programmazione LISP, seguito dalla delusione fine anni ’70 con tagli alla ricerca seguiti dal successo del linguaggio di programmazione Prolog degli anni ’80, che permetteva di rappresentare semplicemente concetti complessi. Tra il 1987 e il 1995 ci fu un altro “inverno della AI”, ma dal 2000 in poi vediamo un crescendo di successi e di entusiasmo inarrestabile. Fino ad oggi.

Siamo prossimi ad un altro bagno di realtà? Staremo a vedere, l’importante è imparare a conoscere bene i limiti della AI, controllarne il lavoro e mettere a fattor comune tutti i nostri inevitabili insuccessi.