Progettare e gestire le soluzioni AI in azienda
1. IA nei progetti: leve e criticità
Esempi di leve IA: Automazione di compiti, Aumento (collaborazione), Autonomia (agire indipendentemente).
Aspetti Critici: Trasparenza: Spiegabilità, Comprensibilità, Responsabilità. Conformità: Sicurezza dei sistemi IA, Riservatezza, Mitigazione della distorsione, Requisiti normativi. Sorveglianza umana (Umano nel ciclo / Umano in sorveglianza / Umano fuori dal ciclo).
2. Come gestire un progetto con IA
Approccio proattivo: Integrazione anticipata della governance ("spostamento a sinistra"). Ciclo di vita: Sequenziale e iterativo.
Fase 1: Ideazione e definizione (Scoperta del caso d'uso, Valutazione, Mappatura dei dati, Analisi pre-mortem).
Fase 2: Raccolta e preparazione dei dati (Analisi esplorativa dei dati, Pulizia e trasformazione, Valutazione della qualità).
Fase 3: Sviluppo e sperimentazione (Approccio di modellazione, Pianificazione risorse, Conformità).
Fase 4: Operazionalizzazione, Deploy della Soluzione, Istituzione del Monitoraggio, Canali di Alimentazione Dati
Ruoli: Gestore del Progetto IA, Data Scientist, Data Engineer
3. Come integrare soluzioni di IA Generativa in processi aziendali
Modellazione: Creare vs Sfruttare modelli esistenti. Generazione di contenuti: Uso di basi di conoscenza (Generazione aumentata da recupero). Sicurezza d'uso: Protezione da Iniezione di istruzioni (diretta e indiretta), Gestione insicura degli output, Furto del modello. Controlli: Validazione robusta degli ingressi, Risposte di sicurezza predefinite (hardcode), Isolamento dei dati utente. Manutenzione: Ciclo di addestramento (Pre-addestramento, Post-addestramento, Inferenza), Rifinitura del modello (Fine-tuning), Apprendimento per Rinforzo da Feedback Umano.
4. Valutare la qualità dell’output
Competenza chiave: Discernimento (Prodotto, Processo, Performance). Indicatori chiave di performance (Generativa): Radicamento (accuratezza fattuale), Fedeltà, Coerenza, Fluidità, Rilevanza, Capacità informativa. Garanzia di qualità: Revisione umana e Supervisione. Ciclo di miglioramento: Descrizione e Discernimento continui.
5. Presidio e manutenzione nel quotidiano
Manutenzione operativa: Controllo delle versioni del modello e del sistema. Monitoraggio continuo: Prestazioni, Equità (Fairness), Conformità. Rilevazione della Deriva: Deriva dei dati e del modello. Sicurezza continua: Audit periodici, Gestione degli incidenti. Dati: Validazione e filtraggio, Manutenzione. Convalida: Audit di equità e Rivalutazione etica.
Laboratorio: Esempio in Google Vertex AI, con uso di Model Registry, Feature Engineering, Model Monitoring