L’Intelligenza Artificiale è la leva per performare (e imparare) meglio?

Non tutte le applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI) comportano gli stessi rischi o impatti sulle aziende e sulle persone, questo è certo. Le ultimissime modifiche all’AI Act deliberato dall’Unione europea a dicembre 2023 depongono a favore di una versione definitiva ‘edulcorata’ e francamente più adeguata allo scenario fluido e complesso in cui operano le aziende. […]

Non tutte le applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI) comportano gli stessi rischi o impatti sulle aziende e sulle persone, questo è certo. Le ultimissime modifiche all’AI Act deliberato dall’Unione europea a dicembre 2023 depongono a favore di una versione definitiva ‘edulcorata’ e francamente più adeguata allo scenario fluido e complesso in cui operano le aziende. Perché quindi il legislatore europeo non considera criteri o requisiti diversi per le applicazioni di AI a seconda dei loro effetti sulla produttività? Erik Brynjolfsson, accademico, autore e inventore americano ha di recente pubblicato un interessante paper che racconta come l’AI abbia il potenziale per cambiare il modo in cui i lavoratori svolgono il loro lavoro e imparano. In questo articolo, si studia l’introduzione graduale di un assistente conversazionale basato su AI generativa, utilizzando i dati di 5.179 agenti di supporto clienti. Uno strumento che secondo i dati raccolti da Brynjolfsson aumenta la produttività, misurata dal numero di problemi risolti per ora, in media del 14%, con un miglioramento del 35% per i lavoratori alle prime armi e poco qualificati, ma con un impatto minimo sui lavoratori esperti e altamente qualificati. Insomma, tutto depone a favore del fatto che l’AI generativa può aumentare la produttività, con un impatto incredibile in ambiti che per certo non dovrebbero essere considerati ‘a rischio’. Quindi, oltre a evitare la classificazione ad alto rischio, se l’AI serve a migliorare il risultato di un’attività umana già completata o a rilevare schemi decisionali, occorrerebbe evitare la classificazione ad alto rischio ogni qual volta si configuri l’utilizzo di Large language model (Llm) come layer sottile per accelerare la conversazione in contesti di semplice correlazione tra variabili svolta al fine di sintetizzare una previsione (si pensi all’esempio di Brynjolfsson). In tutti questi casi, infatti, quid iuris secondo la versione attuale dell’AI Act? È compito del legislatore affrontare le diverse implicazioni dell’AI, garantendo al contempo che le sue applicazioni siano gestite in modo responsabile ed etico, e che le aziende possano beneficiare senza indugi della più grande opportunità di potenziamento e vantaggio competitivo dai tempi della rivoluzione industriale.

Categoria: Regole per l’Intelligenza Artificiale

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