{"id":48516,"date":"2023-10-20T08:39:48","date_gmt":"2023-10-20T06:39:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/data-management\/presidiare-intelligenza-artificiale-mitigare-rischi\/"},"modified":"2025-01-07T12:26:38","modified_gmt":"2025-01-07T10:26:38","slug":"presidiare-intelligenza-artificiale-mitigare-rischi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/presidiare-intelligenza-artificiale-mitigare-rischi\/","title":{"rendered":"AI Governance: come presidiare e valorizzare i sistemi di Intelligenza Artificiale"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Intelligenza Artificiale: microstoria, stato e prospettive<\/h2>\n\n\n\n<p>Il dibattito globale sulle potenzialit\u00e0, sulle opportunit\u00e0, sul ruolo e sui rischi derivanti dall\u2019adozione e dalla diffusione di sistemi di intelligenza artificiale \u00e8 in questo periodo giunto ad uno dei suoi punti pi\u00f9 alti per intensit\u00e0 e ampiezza. Ma come molti sanno questa disciplina, che risorge periodicamente agli onori della cronaca, ha origini ormai remote.<\/p>\n\n\n\n<p>Senza ripercorrere una storia centenaria di tentativi e ricerche finalizzate a simulare le capacit\u00e0 computazionali del cervello umano (da Blaise Pascal, a Charles Babbage, fino ad Alan Turing), possiamo collocare la nascita della \u201cmoderna\u201d intelligenza artificiale nel <strong>1955<\/strong>, anno in cui <strong>John MaCarthy<\/strong> coni\u00f2 appunto questo termine. Negli anni successivi furono condotte ricerche e sperimentazioni in ambito accademico che posero le basi per le prime applicazioni pratiche in ambito industriale molti anni pi\u00f9 tardi (siamo ormai negli anni 80). Da quel periodo in poi l\u2019evoluzione di questa disciplina nelle sue declinazioni e connessioni (sistemi esperti, reti neurali, robotica, machine learning, <strong>AI generativa<\/strong>\u2026), nonch\u00e9 negli ambiti di concreta applicazione \u00e8 stata inarrestabile, con fasi, almeno agli occhi del grande pubblico, di stasi e di accelerazione improvvisa.<\/p>\n\n\n\n<p>Come l\u2019attuale, in cui la comparsa sul mercato di prodotti e servizi basati (realmente o per ragioni di marketing) sull\u2019AI e recentemente il fenomeno <strong>ChatGPT<\/strong> hanno riacceso prepotentemente l\u2019attenzione e l\u2019interesse del mercato, della societ\u00e0 e delle istituzioni. Le tecnologie di AI sono ormai diffuse in tutti i settori, utilizzate per finalit\u00e0 di business e nella vita quotidiana. Utilizziamo dispositivi domestici \u201cintelligenti\u201d, interagiamo con Customer Services supportati da ChatBot. Troviamo intelligenza artificiale, solo per fare alcuni esempi, nelle <strong>banche<\/strong> per valutare i rischi di credito, nelle assicurazioni per identificare le frodi, nelle aziende di servizio per analizzare il <strong>customer lifetime value<\/strong> della clientela e per individuare indizi di abbandono, nella pubblica amministrazione per lo smistamento automatico agli uffici competenti dei messaggi di posta elettronica certificata ricevuti. Ma al di l\u00e0 di questo pochi esempi gli ambiti di applicazione e i potenziali consumatori sono sempre pi\u00f9 numerosi: come sempre l\u2019interesse del mercato genera risorse per la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, che a loro volta alimentano le aspettative dei consumatori, in un ciclo evolutivo che ad oggi non sembra possa interrompersi.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Secondo le stime di PwC, pubblicate nel suo report \u201cSizing the price &#8211; PwC\u2019s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution\u201d,\u201d il mercato globale dell\u2019intelligenza artificiale vedr\u00e0 una crescita annua del 37,3% tra il 2023 e il 2030, raggiungendo nel 2030 i 1.811,8 miliardi di dollari. &nbsp;L\u2019AI avr\u00e0 un impatto positivo sull\u2019economia globale stimabile in 15,7 trilioni dollari entro il 2030.\u201d<\/em><br><em>L\u2019\u201dS&amp;P Global Market Intelligence report\u201d del giugno 2023 prevede che il mercato della sola generative AI (quella di cui Chat GPT \u00e8 l\u2019esempio pi\u00f9 noto) \u201craggiunger\u00e0 i 3,7 miliardi di dollari nel 2023 e arriver\u00e0 a 36,0 miliardi entro il 2028, con una crescita annua del 58%.\u201d Secondo McKinsey queste tecnologie&nbsp;\u201cpotranno aggiungere all&#8217;economia globale l\u2019equivalente di un valore annuale che va da 2,6 a 4,4 trilioni di dollari all\u2019anno \u2013 per fare un confronto il PIL totale dell\u2019United Kingdom nel 2021 \u00e8 stato di 3,3 trilioni\u201d.In Italia, una recente ricerca dell\u2019Osservatorio \u201cArtificial Intelligence\u201d della School of Management del Politecnico di Milano rileva che \u201cIl mercato dell\u2019AI nel 2022 ha raggiunto 500 milioni di euro, con una&nbsp;crescita di ben il 32%&nbsp;in un solo anno. \u2026&nbsp; Il 61% delle grandi imprese italiane ha gi\u00e0 avviato almeno un progetto di AI, 10 punti percentuali in pi\u00f9 rispetto a cinque anni fa. \u2026 Il 93% degli italiani conosce l\u2019AI, il 58% la considera molto presente nella vita quotidiana e il 37% nella vita lavorativa. Il 73% degli utenti ha timori per gli impatti sul lavoro.\u201d<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Intelligenza Artificiale: una risorsa da presidiare<\/h2>\n\n\n\n<p>L\u2019ultima cifra riporta l\u2019attenzione sul dibattito relativo agli impatti, sia positivi sia negativi, che una tecnologia cos\u00ec diffusa e con queste previsioni di crescita pu\u00f2 avere sulla societ\u00e0 e sugli individui. Tra i rischi gi\u00e0 da tempo paventati ricordiamo quelli pi\u00f9 fantascientifici sulla ribellione della macchina nei confronti dell\u2019uomo e quelli concreti sull\u2019occupazione che, come ci dice la ricerca, sono ancora oggetto di timore per molti.<\/p>\n\n\n\n<p>Esistono poi impatti reali o potenziali pi\u00f9 legati alla violazione dei diritti. Facciamo un paio di esempi.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Il rischio per una azienda o un individuo di non vedersi concedere un prestito da una banca che non lo ha concesso sulla base di un algoritmo di machine learning, senza che sia possibile spiegare al richiedente le ragioni del rifiuto (<strong>explainability<\/strong>)&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Il rischio che una decisione presa dalla direzione HR di un\u2019azienda su suggerimento di un sistema AI abbia un esito negativo sull\u2019assunzione di un candidato perch\u00e9 questo sistema \u00e8 stato addestrato utilizzando dati che inducono un pregiudizio su determinate categorie (ad esempio sesso o etnia) (<strong>fairness &#8211; bias<\/strong>)<\/li>\n\n\n\n<li>Il rischio che un sistema AI venga progettato ed utilizzato da un\u2019organizzazione per indurre comportamenti a proprio favore nei confronti di individui fragili o comunque condizionabili (<strong>fairness<\/strong>).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Le probabilit\u00e0 di accadimento di eventi come quelli sopra elencati, e non solo, si rivelano sempre pi\u00f9 concrete quanto pi\u00f9 sono alte la criticit\u00e0 e la numerosit\u00e0 dei sistemi AI gestiti da un\u2019organizzazione. Questa considerazione porta a rendere ormai ineludibile la costituzione e l\u2019esercizio costante di un presidio sul parco AI e sui relativi processi che ne governano il ciclo di vita, atto a scongiurare i rischi di cui sopra.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 una convinzione che anche le istituzioni a livello mondiale stanno facendo propria.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Requisiti normativi: l\u2019AI Act<\/h2>\n\n\n\n<p>In particolare nel nostro continente, il Parlamento Europeo nel giugno 2023 ha dato il via libera all\u2019<strong>AI Act<\/strong>, una regolamentazione che dovrebbe arrivare all\u2019approvazione definitiva entro fine anno ed entrare in vigore nel 2024. SI tratta di una normativa, con un <strong>profilo sanzionatorio<\/strong> particolarmente alto (si arriva fino al 7% del fatturato globale annuo, pi\u00f9 di quanto previsto dal Regolamento Europeo per la protezione dei dati personali \u2013 GDPR), che imporr\u00e0 alle organizzazioni produttrici e utilizzatrici di sistemi di AI di adottare misure appunto di presidio del <strong>portafoglio AI<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>In termini generali il Regolamento stabilisce che il ricorso all\u2019intelligenza artificiale comporta il rispetto dei seguenti requisiti, ispirati a principi etici:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Attuazione e supervisione umana<\/li>\n\n\n\n<li>Sicurezza e Robustezza tecnica<\/li>\n\n\n\n<li>Rispetto della Privacy e Data Governance<\/li>\n\n\n\n<li>Trasparenza<\/li>\n\n\n\n<li>Diversit\u00e0, Non discriminazione e Correttezza<\/li>\n\n\n\n<li>Benessere sociale e ambientale<\/li>\n\n\n\n<li>Attribuzione delle responsabilit\u00e0 (Accountability).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il modello di governo dell\u2019AI indicato dal Regolamento si fonda su un approccio basato sui rischi che impone la <strong>classificazione<\/strong> di ogni sistema AI in uno dei quattro livelli indicati in figura 1.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Editoriale-Blogpost-Irion-1023-AIGovernance-AIActRiskBasedApproach-Fede-vf-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47669\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Fig. 1 \u2013 AI Act: Risk based approach<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<p>I sistemi a <strong>rischio inaccettabile<\/strong> sono quelli che <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>presentano un elevato potenziale in termini di: manipolazione delle persone attraverso tecniche subliminali, senza che tali persone ne siano consapevoli; oppure di sfruttamento delle vulnerabilit\u00e0 di specifici gruppi vulnerabili, quali i minori o le persone con disabilit\u00e0, al fine di distorcerne materialmente il comportamento in maniera tale da provocare loro o a un\u2019altra persona un danno psicologico o fisico<\/li>\n\n\n\n<li>attribuiscono un punteggio sociale basato sull\u2019IA per finalit\u00e0 generali da parte di autorit\u00e0 pubbliche<\/li>\n\n\n\n<li>applicano tecniche di identificazione biometrica remota \u201cin tempo reale\u201d in spazi accessibili al pubblico a fini di attivit\u00e0 di contrasto, fatta salva l\u2019applicazione di talune eccezioni limitate.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La realizzazione e l\u2019impiego di questi sistemi \u00e8 <strong>vietata<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>I sistemi ad <strong>alto rischio<\/strong> sono quelli destinati a essere utilizzati<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>per l\u2019identificazione biometrica remota \u201cin tempo reale\u201d e \u201ca posteriori\u201d delle persone fisiche<\/li>\n\n\n\n<li>per valutare gli studenti negli istituti di istruzione e formazione professionale e per valutare i partecipanti alle prove solitamente richieste per l\u2019ammissione agli istituti di istruzione<\/li>\n\n\n\n<li>come componenti di sicurezza nella gestione del traffico stradale e nella fornitura di acqua, gas, riscaldamento ed elettricit\u00e0<\/li>\n\n\n\n<li>per l\u2019assunzione o la selezione di persone fisiche o per adottare decisioni in materia di promozione e cessazione dei rapporti contrattuali di lavoro, per l\u2019assegnazione dei compiti e per il monitoraggio e la valutazione delle prestazioni e del comportamento dalle autorit\u00e0 pubbliche o per conto di autorit\u00e0 pubbliche per valutare l\u2019ammissibilit\u00e0 delle persone fisiche alle prestazioni e ai servizi di assistenza pubblica, nonch\u00e9 per concedere, ridurre, revocare o recuperare tali prestazioni e servizi<\/li>\n\n\n\n<li>per valutare l\u2019affidabilit\u00e0 creditizia delle persone fisiche o per stabilire il loro merito di credito (con qualche eccezione)<\/li>\n\n\n\n<li>per inviare servizi di emergenza di primo soccorso o per stabilire priorit\u00e0 in merito all\u2019invio di tali servizi dall\u2019autorit\u00e0 di contrasto, come poligrafi o per rilevare lo stato emotivo di una persona, per individuare <em>deep fake<\/em>, per scongiurare il ripetersi di reati o accertare e perseguire reati attraverso attivit\u00e0 di profilazione, per verificare i tratti o le caratteristiche criminali di individui o di gruppi, per l\u2019analisi di correlazioni nascoste tra i dati utili alle attivit\u00e0 di analisi criminale<\/li>\n\n\n\n<li>nell\u2019ambito della migrazione, dell\u2019asilo e del controllo delle frontiere da parte delle attivit\u00e0 competenti, ad esempio per la verifica dell\u2019autenticit\u00e0 dei documenti<\/li>\n\n\n\n<li>per assistere un\u2019autorit\u00e0 giudiziaria nella ricerca e nell\u2019interpretazione dei fatti e del diritto e nell\u2019applicazione della legge a una serie concreta di fatti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Per questi sistemi il Regolamento stabilisce una serie di <strong>obblighi<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>l\u2019effettuazione di una analisi dei rischi e la messa in opera d misure per la loro mitigazione<\/li>\n\n\n\n<li>la garanzia di un\u2019alta qualit\u00e0 dei dati, con l\u2019obiettivo di minimizzare rischi di discriminazione<\/li>\n\n\n\n<li>il logging delle attivit\u00e0 che hanno comportato l\u2019utilizzo del sistema per assicurare la tracciabilit\u00e0 dei risultati<\/li>\n\n\n\n<li>una documentazione dettagliata del sistema e delle sue finalit\u00e0 di impiego<\/li>\n\n\n\n<li>un adeguato livello di supervisione umana<\/li>\n\n\n\n<li>trasparenza nei confronti dei soggetti sottoposti all\u2019applicazione del sistema<\/li>\n\n\n\n<li>il rispetto di criteri di robustezza, accuratezza e cybersecurity.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Esistono poi sistemi non considerati ad alto rischio, ma per i quali si applicano comunque gli <strong>obblighi di trasparenza;<\/strong> sono essenzialmente i sistemi che<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>interagiscono con gli esseri umani<\/li>\n\n\n\n<li>sono utilizzati per rilevare emozioni o stabilire un&#8217;associazione con categorie (sociali) sulla base di dati biometrici<\/li>\n\n\n\n<li>generano o manipolano contenuti (<em>&#8220;deep fake&#8221;<\/em>).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Per i sistemi che dall\u2019analisi dei rischi non risultassero fare uso di tecniche di intelligenza artificiale o che, pur facendone uso, non presentassero profili di rischio significativi, non sono previste particolari misure, ma il Regolamento suggerisce comunque alcuni <strong>accorgimenti<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Quanto sopra illustrato non \u00e8 esaustivo di tutte le indicazioni presenti nel Regolamento. Per una comprensione esaustiva dell\u2019AI Act si rimanda alla <a href=\"https:\/\/www.europarl.europa.eu\/news\/en\/headlines\/society\/20230601STO93804\/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">pagina della Comunit\u00e0 Europea<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Intelligenza Artificiale: come presidiarla<\/h2>\n\n\n\n<p>I requisiti regolamentari sopra riportati nonch\u00e9 la necessit\u00e0 concreta, al di l\u00e0 degli obblighi normativi, di gestire in modo consapevole e organizzato una risorsa che si rivela sempre pi\u00f9 critica per il successo e per la sopravvivenza di un\u2019organizzazione sollecitano a costituire o a consolidare un presidio dell\u2019AI basato sui alcuni principi fondamentali.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Catalogazione del parco AI<\/h3>\n\n\n\n<p>Ogni sistema AI deve essere censito, catalogato, qualificato rispetto alle caratteristiche che ne consentano una classificazione rispetto ai rischi.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Governance<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Processi<\/strong>: \u00e8 necessario definire processi specifici per la gestione del ciclo di vita dei sistemi di AI, dalla definizione dei requisiti, alla realizzazione, all\u2019esercizio fino alla dismissione<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ruoli e responsabilit\u00e0<\/strong>: \u00e8 necessario stabilire quali sono i ruoli che partecipano di processi di realizzazione, gestione, utilizzo dei sistemi AI; alcuni di essi si riferiscono ai singoli sistemi (ad esempio l\u2019Owner o l\u2019Utilizzatore), altri invece svolgono funzioni di coordinamento, regia, monitoraggio nel perimetro dell\u2019intero sistema di governo dell\u2019AI; per ognuno di questi ruoli devono essere definite le responsabilit\u00e0 lungo l\u2019articolazione dei processi di cui al punto precedente; i ruoli devono poi essere assegnati in modo formale e non ambiguo a persone fisiche e\/o a unit\u00e0 organizzative dell\u2019organizzazione<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Metadati<\/strong>: usiamo per estensione questo termine, identificando con esso le informazioni che identificano e descrivono in modo strutturato Sistemi, Ruoli, Processi e tutte le altre entit\u00e0 in gioco nel sistema di gestione dell\u2019AI<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Indicatori di performance<\/strong>: devono essere definiti e periodicamente misurato o calcolati indicatori in grado di rappresentare lo stato e l\u2019evoluzione del sistema gestione dell\u2019intelligenza artificiale; citiamo, a solo titolo di esempio, la percentuale di sistemi AI per i quali non \u00e8 stata effettuata una catalogazione completa, oppure la percentuale dei sistemi ad alto rischio<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Integrazione con la governance e la gestione dei dati<\/h3>\n\n\n\n<p>Molti dei requisiti AI, sia regolamentari sia dettati da criteri interni all\u2019organizzazione, hanno come elemento abilitante i dati impiegati ad esempio per il training, il testing, la validazione dei sistemi AI; per questa ragione \u00e8 importante documentare quali dataset sono stati utilizzati a questo scopo, quali sono gli <strong>stakeholder <\/strong>che, all\u2019interno dell\u2019organizzazione hanno in carico la gestione di questi <strong>dataset<\/strong>, quali sono i <strong>controlli di qualit\u00e0<\/strong> adessi applicati; spesso i ruoli previsti dal sistema di gestione dell\u2019AI sono attribuiti alle stesse persone fisiche o alle stesse unit\u00e0 organizzative previste per il sistema di data governance; il modello di \u201cmetadati\u201d illustrato in figura 2 rappresenta un esempio assolutamente non esaustivo di quale potrebbero essere le entit\u00e0 da presidiare in un sistema integrato di \u201cData &amp; AI Governance\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Illustrazione-Multiuso-Irion-1023-BlogPost-DataAIGovernanceMetadataModel-Fede-v1.jpg\" alt=\"Data &amp; AI Governance, Metadata Model\" class=\"wp-image-47644\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Fig. 2 \u2013 Data &amp; AI Governance, Metadata Model<\/em><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Flessibilit\u00e0, Dinamicit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n<p>Dati, processi, modello di governance, ruoli, responsabilit\u00e0 del sistema di gestione AI devono poter essere sottoposti a revisione, integrazioni e modifiche nel tempo, per ragioni sia esterne (pur essendo consolidato nelle sue caratteristiche fondamentali, l\u2019AI Act potrebbe ancora subire ritocchi prima della sua <strong>entrata in vigore<\/strong> e probabilmente anche successivamente), sia interne all\u2019organizzazione (ad esempio interventi di riorganizzazione); per questa ragione il sistema di gestione AI deve garantire la possibilit\u00e0 di evolvere nel tempo in tutti i suoi elementi costituenti, a partire dal modello di metadati.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Irion per l\u2019AI Governance<\/h2>\n\n\n\n<p>La piattaforma EDM (Enterprise Data Management) di Irion fornisce un set integrato di <strong>capabilities<\/strong> in grado di coprire tutti i principi sopra illustrati.<\/p>\n\n\n\n<p>Il modulo di Open Data Governance garantisce l\u2019estensione del modello di metadati a tutte le entit\u00e0, le relazioni e gli attributi necessari per rappresentare il sistema di gestione AI; \u00e8 possibile realizzare e mantenere un <strong>Catalogo dei Sistemi AI<\/strong>, integrarlo con i metadati del sistema di Data Governance, se disponibili, configurare processi, definire e attribuire ruoli agli stakeholder coinvolti, rilevare e calcolare indicatori.<\/p>\n\n\n\n<p>Alle capability descrittive del Sistema, supportate da un potente motore grafico basato sul principio dei <strong>Knowledge Semantic Graph<\/strong>, Irion abbina funzionalit\u00e0 attive, quali l\u2019orchestrazione dei processi configurati, l\u2019implementazione e l\u2019esecuzione di regole di qualit\u00e0 dei dati e di catalogazione dei sistemi AI, la gestione dei profili autorizzativi, l\u2019integrazione con altri sistemi presenti nel system landscape dell\u2019organizzazione, attraverso l\u2019esposizione di API ed un catalogo di pi\u00f9 di 200 connettori a differenti fonti informative e sistemi.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intelligenza Artificiale: microstoria, stato e prospettive Il dibattito globale sulle potenzialit\u00e0, sulle opportunit\u00e0, sul ruolo e sui rischi derivanti dall\u2019adozione e dalla diffusione di sistemi di intelligenza artificiale \u00e8 in questo periodo giunto ad uno dei suoi punti pi\u00f9 alti per intensit\u00e0 e ampiezza. 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