Ruolo Chief AI Officer: Sviluppo, Integrazione e Performance

17 giugno 2025

Dalle 09.00 alle 9.30

Gestione dei dati nei progetti di AI

• Validazione della qualità dei dati, identificando le anomalie
• Gestione dei rischi di sicurezza e affidabilità
• Evitare pregiudizi ed errori nei modelli

Dalle 9.30 alle 13.00

Sviluppo o personalizzazione e integrazione

Sviluppo del tool (Make)

• Coordinare e supervisionare l’architettura del sistema, la selezione degli algoritmi e lo sviluppo del codice
• Garantire l’integrazione dell’AI nei sistemi aziendali
• Guidare verso una soluzione scalabile secondo la maturità aziendale
• Istituire un sistema di monitoraggio per il rispetto di tempi e budget
• Monitorare gli sviluppi rispetto agli obiettivi aziendali e tecnologici

Acquisto e personalizzazione (Buy)

• Configurare la soluzione acquistata per adattarla alle esigenze specifiche
• Comunicare al meglio con il fornitore per personalizzare le funzionalità

Distillazione e quantizzazione per ottimizzare i modelli, riducendo complessità e risorse

• “Distillare” un modello AI complesso, come un grande modello di linguaggio (LLM), mantenendo solo le competenze rilevanti
• Ridurre la dimensione del modello abbassando la precisione dei dati numerici per migliorare l’efficienza

Dalle 14.00 alle 16.00

SESSIONE USE CASE

Gestione dei dati nei progetti di AI

• Supervisione della raccolta di dati interni ed esterni, garantendo rilevanza, completezza e conformità legale
• Implementazione di pipeline per preparare i dati per il training secondo qualità e utilizzo
• Data quality e risk management su sicurezza e affidabilità
• Uso dei dati sintetici e valutazione dei rischi correlati
  • Riflettere la realtà per evitare pregiudizi ed errori nei modelli
  • Essere sufficientemente variabili e complessi per simulare scenari reali
  • Tracciare la provenienza e la metodologia utilizzata per generare i dati sintetici.

Ingegnerizzazione del Sistema AI (Make): progettazione di un sistema di forecasting in ambito finanziario e produttivo

• Analisi di un modello di reti neurali dinamiche per il forecasting e l’analisi della domanda
• Sviluppo di un’interfaccia dinamica user friendly (no code)
• Scelta dinamica dello scenario più idoneo secondo frequenza e intensità della domanda

Dalle 16.00 alle 17.30

Acquisto e personalizzazione (Buy)

• Configurare la soluzione AI acquistata, personalizzandola per le esigenze aziendali
• Collaborare con il fornitore per adattare le funzionalità alla realtà aziendale, assicurando la conformità alle normative

1° luglio 2025

Dalle 9.00 alle 13.00

Training e addestramento del modello AI

SESSIONE USE CASE

Pre-Addestrato fine tunning

• Valutazione del modello pre-addestrato: Analizzare la necessità di affinamenti o ulteriore training per adattare il modello alle specifiche aziendali.
• Controlli di conformità: Assicurarsi che il modello pre-addestrato rispetti le normative, in particolare per quanto riguarda bias e privacy.

Pre-Addestrato

Reinforcement Learning (RL)

• Impostare un agente che ottimizza il suo comportamento nel tempo (compie azioni e riceve feedback sotto forma di ricompense o punizioni).
• L’obiettivo dell’RL è massimizzare la ricompensa totale, esplorando e adattandosi all’ambiente in modo autonomo.
• Utilizzato in applicazioni come giochi, robotica e ottimizzazione di processi decisionali.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• L’AI usa il sistema RAG per cercare e recuperare dati pertinenti da un database esterno al modello per generare una risposta. Non modifica il modello, ma integra informazioni esterne in tempo reale per migliorare la qualità delle risposte.

Dalle 14.00 alle 17.30

Ottimizzazione e validazione

Ottimizzazione e configurazione

• Selezionare e ottimizzare i parametri del modello per evitare overfitting e underfitting
• Garantire che il processo di training sia trasparente, con report regolari su prestazioni ed efficienza
• Coordinamento del team tecnico per assicurare un’efficace esecuzione del progetto

Coordinare la fase di testing

• Utilizzare set di dati di validazione per testare la performance del modello
• Analizzare metriche tecniche come accuracy, precision, recall, curva AUC e F1-score

Garantire la spiegabilità dei modelli di AI (Explainable AI)

• Trasparenza del Modello
• Comunicabilità delle Decisioni
• Limitazioni del Modello

Conformità, equità e trasparenza

• Verifica della compliance dalla fase di addestramento all’ottimizzazione
• Implementare tecniche di training per identificare e correggere i bias nei dati di addestramento e nel modello

• Promuovere tecniche che assicurino l’equità e la trasparenza del modello, evitando discriminazioni

Operazioni di riformulazione e validazione

• Intervento sui modelli in caso di bias, scarsa performance o problemi di privacy per modificare la struttura o i parametri

• Assicurarsi che il modello sia robusto contro manipolazioni o vulnerabilità con test di robustezza e simulazioni di scenari di attacco

USE CASE

ML classico in house

8 luglio 2025

Dalle 9.00 alle 12.00

Deployment e monitoraggio

Deployment del sistema AI

• Garantire il deployment corretto del sistema AI, con infrastruttura adeguata

• Integrare il modello AI in ambiente di produzione attraverso API RESTful o microservizi
• Esporre le funzionalità del modello in modo modulare e accessibile per altre applicazioni aziendali, senza compromettere l’autonomia del sistema AI
• Fine Tuning dei parametri del modello, dei tempi di inferenza e della riduzione del consumo delle risorse (memoria, CPU/GPU)

Gradualità del Rollout

• Deployment graduale per ridurre il rischio di impatti negativi sugli utenti finali
• Uso di un rilascio pilota su un sottoinsieme di utenti o processi aziendali, per raccogliere feedback in tempo reale e monitorare eventuali problemi di performance o bug
• Testare in ambienti controllati, riducendo i rischi e ottimizzando le performance
  • “Rolling deployment” i nuovi modelli vengono distribuiti su gruppi di macchine
  • “Blue-green deployment” due ambienti, uno in produzione e uno in standby, con il traffico commutato tra i due

Strumenti di Monitoraggio

• Integrare strumenti di monitoraggio per tracciare la performance in tempo reale e garantire che il sistema operi secondo le aspettative

• Implementare un sistema di monitoraggio che assicuri che tutte le decisioni basate su AI siano tracciabili e giustificate
• Continuare a garantire la conformità alle normative, come l’AI Act e GDPR, durante l’operatività del sistema

• Strumenti di monitoraggio continuo
  • Audit regolari e strumenti di scansione automatizzata per identificare e correggere le violazioni in tempo reale
  • Test di penetrazione e vulnerabilità per identificare minacce alla sicurezza
  • Piani di risposta per incidenti di sicurezza, per minimizzare i danni in caso di violazioni dei dati o attacchi informatici

USE CASE distribuito

Dalle 14.00 alle 17.30

Performance management

Validazione obiettivi e misurazione performance (ROI e KPI)

Misurazione delle Performance Economiche

• Misurare il ROI dei modelli AI, considerando KPI economici diretti e indiretti
• Analizzare costi (manutenzione, aggiornamenti, licenze) e benefici come l’aumento dell’efficienza e il miglioramento della customer experience
• Report sui miglioramenti e proiezioni per futuri investimenti e l’ottimizzazione continua

Misurazione delle performance tecniche

• Valutare la qualità dei modelli AI esistenti utilizzando metriche tecniche
• Eseguire periodicamente retraining dei modelli per mantenerli ottimizzati e aggiornati
• Utilizzare dashboard e KPI per il reporting ciclico e la valutazione delle performance
• Verifica continua per modelli scalabili, aggiornabili e integrati con nuove soluzioni

Misurazione impatto sociale e ambientale

• Social responsability
• Consumo energetico

Integrazioni e scalabilità di nuovi progetti di AI

• Come integrare le nuove tecnologie senza interrompere i processi attivi
• Ottimizzare l’allocazione delle risorse e definire obiettivi chiari per i gruppi di lavoro coinvolti nei progetti correnti e nei nuovi sviluppi
• Valutare la capacità delle soluzioni di adattarsi all’espansione aziendale e alla gestione di un volume crescente di dati

USE CASE distribuito