Risponde Alessandro Bonaita, Group Head of Data Science di Generali
- Rispetto al 2021 in che modo è aumentata l’attenzione sulla Data Ethics?
L’utilizzo etico dei dati e delle nuove tecnologie sta diventando un tema sempre più all’ordine del giorno nelle aziende. Ciò accade a causa di una duplice spinta: interna, in particolare da parte delle funzioni di controllo che hanno intercettato l’urgenza d’impostare dei sistemi di risk management in preparazione delle prossime novità legislative sul tema; ed esterna, dove consumatori sempre più maturi dal punto di vista digitale stanno alzando il livello di attenzione sull’uso dei propri dati e sugli effetti che decisioni prese da algoritmi possono avere sulla loro vita. I recenti avvenimenti relativi alla pandemia prima e alla guerra poi, non hanno distratto l’opinione pubblica da questo tema, anzi: tematiche come la condivisione e la sicurezza dei propri dati sono invece divenute nuove fonti di preoccupazione, non solo per le aziende che sono oggi ancor più esposte a cyber rischi, ma anche per i singoli individui e consumatori.
L’attenzione al tema della Data Ethics sta evolvendo quindi da una tematica di nicchia, per addetti ai lavoratori, ad un tema che si connette al più ampio discorso della sicurezza, andando così a interessare una platea di attori interessati molto più ampia rispetto al recente passato.
- Quali sono i trend principali che dovremmo tenere sotto controllo nei prossimi 2 anni?
Il primo è sicuramente quello dell’operazionalizzazione: cosa significa implementare un sistema aziendale che permetta di controllare i rischi etici connessi ai dati e alle nuove tecnologie digitali? Molte aziende stanno usando come modelli i framework di data governance implementati nel recente passato, ma quando iniziamo a parlare d’Intelligenza Artificiale parliamo di una realtà più complessa, basata su algoritmi complessi e tecniche che richiedono una comprensione approfondita al fine di prevedere e gestire tutti i rischi connessi.
Operazionalizzare i principi di Data Ethics significa innanzitutto avere un chiaro framework strategico che integri i diversi aspetti che ne saranno impattati: il modello organizzativo di governance, la gestione e formazione delle persone, la comunicazione verso i clienti, la tecnologia. Su questo le aziende saranno chiamate a lavorare nei prossimi due anni per non farsi trovare impreparate rispetto ai cambiamenti legislativi in corso.
Il secondo trend è quello tecnologico: i big players stanno muovendo i primi passi nell’offrire soluzioni tecnologiche in grado di gestire il tema della data ethics sia da un punto di vista tecnico che di governance. Siamo però ancora agli inizi, e la discussione ancora in corso a livello europeo sulla futura legislazione per l’Intelligenza Artificiale ci pone in una situazione interlocutoria con dei requisiti normativi non ancora ben definiti. Ma anche in questo caso è necessario iniziare subito un pocesso d’internalizzazione non semplice, che porterà alla rivisitazione degli attuali processi di adoption dell’AI.