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Le piccole e medie imprese, persino quelle non caratterizzate da forti competenze informatiche e tecnologiche, avranno una nuova “scalinata d’accesso” al mondo dell’intelligenza artificiale (Ai) e alle sue risorse. Una opportunità, questa, che nasce grazie al progetto StairwAI coordinato dall’Università di Bologna, a sua volta follow up della piattaforma europea AI4EuAvviata nel 2019 e ancora in fase di evoluzione, quest’ultima racchiude gli sforzi dell’Unione europea di potenziare lo sviluppo delle tecnologie e dei servizi basati sull’AI e, allo stesso tempo, di creare un punto di riferimento per l’aggregazione virtuale di strumenti (papar, corsi, articoli), persone e rispettive competenze (aziende, università, enti pubblici). Dunque, un ecosistema dove raggruppare anche tutti i progetti finanziati; proprio come l’ha definito Michela Milano, professoressa del dipartimento di informatica-scienza-ingegneria e direttrice del centro interdipartimentale dell’Alma Mater AI, che ha ripercorso i punti fondamentali del progetto, nonché le potenzialità future.

 

Professoressa Milano, quali sono le caratteristiche di StairwAI e a chi si rivolge?

«Il presupposto di partenza di StairwAI risiede nella consapevolezza che le piattaforme di Ai esistenti sono comprensibili solo da chi ha già competenze in materia e, per questo, la sfida è stata quella di trovare soluzioni accessibili anche per gli utenti dalle scarse conoscenze tecnologiche. Sono soprattutto le piccole imprese a faticare in questo senso, tuttavia potrebbero beneficiarne per migliorare il proprio business. Per questo sono state pensate tre diverse tipologie di servizi: un’interfaccia di relazione con la piattaforma attraverso la propria lingua. Un’azienda, dunque, deve mettere a disposizione una sua descrizione con esplicitati i propri strumenti e gli eventuali problemi da risolvere tramite l’Ai. Vi è poi un collegamento definito orizzontale che, a partire dalle indicazioni fornite tramite la descrizione, permette di individuare le tecniche di Ai che potrebbero risolvere un dato problema e di indirizzare l’azienda verso strumenti utili quali tutorial, corsi, paper scritti; ma anche verso consulenti esperti. Infine, un collegamento di tipo verticale: dati alcuni parametri in termini di tempi e costi, l’obiettivo è quello di mappare e trovare hardware provider capaci di far funzionare gli algoritmi di cui l’azienda ha bisogno; algoritmi che solitamente necessitano di una potenza di calcolo molto elevata». 

 

Quali sono i principali impieghi dell’Ai in ambito industriale?

«L’Ai può avere moltissime applicazioni, dalla logistica alla gestione del personale. Tra gli impieghi più frequenti vi è l’uso di sensori capaci di fornire all’Ai dati descrittivi del funzionamento dell’impianto. Tali dati vengono usati per individuare anomalie, ovvero per capire quando la macchina non lavora a un regime ottimale di prestazioni; oppure per cercare di prevedere un guasto e dunque fornire dei piani di manutenzione. Quest’ultimo campo è definito manutenzione predittiva. Altro strumento è quello della visione artificiale: grazie a una telecamera è possibile individuare eventuali difetti di produzione o caratteristiche da migliorare. Un ulteriore esempio, poi, sono le interfacce persona-macchina». 

 

L’Ai potrebbe avere una rilevanza per lo sviluppo sostenibile delle imprese?

«Assolutamente sì. L’ottimizzazione della produzione va nella direzione, da una parte, di un aumento dei profitti; dall’altra, di una maggiore razionalizzazione delle risorse e di una più elevata sostenibilità. Con una azienda produttrice di imbarcazioni, per esempio, è stato realizzato un sistema di configurazione in grado di tenere sotto osservazione i parametri ambientali (consumo di acqua, consumo di energia, emissioni in atmosfera e in acqua). L’impatto ambientale può dunque essere così mitigato, anche se l’Ai stessa ha un grandissimo impatto: avendo bisogno di calcoli molto intensi, il risvolto è quello di un’impronta ambientale molto pesante». 

 

Secondo un report del Mit nei prossimi anni i posti di lavoro creati con l’introduzione dell’Ai dovrebbero superare quelli destinati a scomparire: quali potrebbero essere nuove professioni e, pertanto, in quale direzione dovrebbe andare la formazione scolastico-universitaria?

«Le previsioni sono proprio queste. Anche secondo un rapporto di McKinsey entro il 2030 l’Ai dovrebbe rendere obsoleti fino al 30% dei posti di lavoro, un numero mostruoso. Ma è anche vero che questo potrebbe portare a nuove necessità, come la capacità stessa di saper utilizzare tali strumenti. In ogni caso l’Ai non va quasi mai a sostituirsi agli esperti, ma vi si affianca nel processo decisionale. Questa rivoluzione ci sarà, ma bisognerà essere pronti. Ecco che la formazione è essenziale: oltre ai percorsi universitari già attivi, bisognerà relazionarsi con i percorsi collaterali di biologia, agronomia, meccanica o medicina. In quest’ultimo caso si può puntare a un miglioramento delle diagnosi, dell’interpretazione delle immagini mediche o dei fattori di rischio; fino ad arrivare alla medicina personalizzata o ai percorsi riabilitativi. Per mettere in collegamento queste professionalità con chi è invece esperto del mondo dell’Ai è nato a Bologna, per esempio, il Centro interdipartimentale che unisce i ricercatori di 27 dipartimenti Unibo. L’altro aspetto formativo da potenziare deve essere quello della formazione post-universitaria: anche a chi già lavora è indispensabile fornire nuove professionalità di gestione dell’Ai. Tutto ciò ha bisogno di investimenti e lungimiranza».

 

Siamo arrivati al punto di poter affermare di avere strumenti di intelligenza artificiale sufficientemente affidabili, prendendo in considerazione anche il fattore umano?

«No, non credo ancora. Si sta andando in questa direzione poiché sono stati definiti i parametri per rendere affidabili, nel senso di poter riporre fiducia, in tali strumenti. Un aspetto su cui lavorare, tra i tanti, è quello della polarizzazione dei dati, dai quali non possono che conseguirne modelli anch’essi polarizzati: ne è stato un caso negativo il sistema di assunzione di Amazon che ha portato a favorire prevalentemente gli uomini. Poi ci sono i fattori umani ed etici: non esistono ancora modelli assodati che dicano come prenderli in considerazione all’interno di modelli decisionali artificiali, in virtù della loro variabilità e imprevedibilità. Tuttavia il fattore umano deve essere tenuto tra le discriminanti fondamentali in vista dell’affidabilità».

 

StairwAI è finanziato con 5,4 milioni di euro nell’ambito del programma Horizon2020. Coordinato dall’Alma Mater, coinvolge altri dieci partner europei.

 

 

In foto Michela Milano, direttrice del centro interdipartimentale dell’Alma Mater AI