Intelligenza artificiale e dati: una relazione simbiotica

Esplora l’affascinante relazione tra Intelligenza Artificiale (IA) e dati e scopri come questa coppia sta rivoluzionando diversi settori, dalla medicina alla finanza. Scopri come la qualità e la disponibilità dei dati influiscono direttamente sul successo dei modelli di IA, promuovendo l’innovazione e l’efficienza. Unisciti a noi in questo viaggio alla scoperta delle sfide e delle opportunità offerte da questa simbiosi, inclusi casi di successo e fallimento in progetti di IA.

L’impatto della qualità dei dati sulle prestazioni dell’IA

L’IA, in particolare nei suoi aspetti di Machine Learning (ML) e IA generativa, si nutre di dati per il suo apprendimento e sviluppo. Essenzialmente, la qualità di questi dati è il pilastro fondamentale che determina l’efficienza e la precisione dei modelli di IA. Dati di alta qualità, caratterizzati da precisione, completezza, coerenza e pertinenza, sono cruciali per il successo di qualsiasi progetto di IA. D’altra parte, dati di bassa qualità, che possono essere imprecisi, incompleti o distorti, portano a modelli di IA inesatti, inaffidabili e persino dannosi.

Per illustrare questo punto, immaginiamo un sistema di IA progettato per prevedere il rischio di credito. Se i dati utilizzati per addestrare questo sistema contengono errori o sono incompleti, il modello potrebbe generare previsioni errate, portando a decisioni di credito sbagliate con conseguenze finanziarie negative.

Machine learning e IA generativa: dipendenza dalla qualità dei dati

Sia il ML che l’IA generativa sono altamente sensibili alla qualità dei dati. Nel ML, gli algoritmi apprendono modelli e relazioni dai dati di addestramento per effettuare previsioni o prendere decisioni. Se i dati di addestramento sono errati o incompleti, il modello risultante sarà impreciso. Ad esempio, un modello ML addestrato a diagnosticare malattie sulla base di immagini mediche, se basato su dati di bassa qualità, potrebbe portare a diagnosi errate con gravi implicazioni per la salute dei pazienti.

L’IA generativa, invece, utilizza i dati per creare nuovi contenuti, come immagini, testo o musica. La qualità dei dati di addestramento determina la qualità e l’originalità dei contenuti generati. Dati di bassa qualità possono portare a contenuti ripetitivi, poco originali o addirittura inappropriati. Immaginiamo un modello di IA generativa addestrato a scrivere articoli di cronaca. Se i dati di addestramento sono di bassa qualità, il modello potrebbe generare articoli con informazioni errate o con un linguaggio inappropriato, danneggiando la credibilità della fonte^{(1) .}

Approfondendo l’impatto della qualità dei dati su diversi tipi di IA, osserviamo quanto segue:

• Apprendimento supervisionato: in questo tipo di apprendimento, la qualità dei dati etichettati è fondamentale. Se le etichette sono errate o incoerenti, il modello imparerà modelli errati, con conseguenti previsioni inaccurate.
• Apprendimento non supervisionato: la qualità dei dati influenza la capacità del modello di identificare modelli e raggruppamenti significativi. Dati rumorosi o incompleti possono rendere difficile l’identificazione di modelli rilevanti.
• Apprendimento per rinforzo: la qualità dei dati di feedback è fondamentale affinché il modello impari a prendere decisioni ottimali. Dati di feedback errati o incompleti possono portare a un apprendimento inefficiente e a prestazioni scadenti.

Esempi di modelli di IA falliti a causa della scarsa qualità dei dati

Nel corso dello sviluppo dell’IA, si sono verificati casi in cui la scarsa qualità dei dati ha portato al fallimento di progetti ambiziosi. Questi esempi servono a ricordare l’importanza fondamentale della gestione dei dati nello sviluppo dell’IA.

• Pregiudizio nelle assunzioni di Amazon: Amazon è stata costretta ad abbandonare un algoritmo di reclutamento che mostrava un pregiudizio nei confronti delle donne. Il sistema, addestrato con dati storici dell’azienda, ha imparato a favorire i candidati maschi a causa della predominanza degli uomini nei ruoli tecnici in passato. Questo pregiudizio nei dati storici si è riflesso nel modello di IA, perpetuando la disparità di genere nel processo di assunzione^{1 .}
• Pregiudizio negli annunci di Google: uno studio ha rivelato che il sistema di pubblicità online di Google mostrava annunci di lavoro con retribuzioni più elevate agli uomini che alle donne, perpetuando il divario salariale di genere. Questo pregiudizio aveva origine nei dati utilizzati per addestrare il sistema, che riflettevano le disparità salariali esistenti nel mercato del lavoro¹ .
• Pregiudizio in Midjourney: quando è stato chiesto a Midjourney, uno strumento di IA per la generazione di immagini, di creare immagini di persone che svolgono professioni specializzate, si è osservato che le persone anziane rappresentate erano sempre uomini, rafforzando il pregiudizio di genere nell’ambito lavorativo. Questo pregiudizio era dovuto alla mancanza di diversità nei dati di addestramento, che non riflettevano la partecipazione delle donne anziane in ruoli professionali¹ .

Questi casi illustrano come i dati distorti possano portare a risultati discriminatori, perpetuando le disuguaglianze esistenti. È fondamentale che gli sviluppatori di IA siano consapevoli di questi pregiudizi e adottino misure per mitigarli, utilizzando dati di addestramento diversificati e rappresentativi della realtà.

Attacchi di manipolazione dei dati e IA

Gli attacchi di manipolazione dei dati rappresentano una minaccia significativa per i sistemi di IA. Questi attacchi mirano ad alterare o modificare i dati per compromettere l’integrità e l’affidabilità dei modelli di IA.

Gli aggressori possono utilizzare diverse tecniche per manipolare i dati, tra cui l’iniezione di dati falsi, la modifica di dati esistenti o l’eliminazione di dati cruciali. Queste azioni possono avere un impatto devastante sui sistemi di IA, portando a previsioni errate, decisioni sbagliate e persino all’inutilizzabilità del sistema.

Un esempio di attacco di manipolazione dei dati è l’iniezione di dati falsi in un sistema di IA utilizzato per il rilevamento delle frodi. Introducendo dati falsi che simulano transazioni legittime, gli aggressori possono ingannare il sistema e far sì che le transazioni fraudolente passino inosservate.

Un tipo specifico di attacco di manipolazione dei dati è il data poisoning (avvelenamento dei dati), che prende di mira il processo di addestramento dei modelli di IA. In questo tipo di attacco, gli aggressori introducono dati dannosi nel set di dati di addestramento con l’obiettivo di corrompere il modello e comprometterne le prestazioni.

Esistono diversi tipi di attacchi di avvelenamento dei dati, come l’iniezione di rumore casuale o l’introduzione di dati irrilevanti nel set di addestramento. Questi attacchi possono influire sulla capacità del modello di generalizzare dai dati di addestramento e portare a previsioni inaccurate o distorte.

Casi di successo: aziende che hanno ottimizzato i loro progetti di IA con dati di qualità

Nonostante le sfide, molte aziende hanno riconosciuto l’importanza della qualità dei dati e sono riuscite a ottimizzare i loro progetti di IA migliorando i propri dati. Questi casi di successo dimostrano il potere di una gestione efficace dei dati nello sviluppo dell’IA.

• Spotify: Il gigante dello streaming musicale utilizza il modello “Squad”, in cui piccoli team multifunzionali lavorano in modo indipendente su diversi aspetti del prodotto. Ogni team ha l’autonomia di decidere su cosa lavorare e come farlo, consentendo una maggiore agilità ed efficienza nello sviluppo di nuove funzionalità. Questo modello decentralizzato facilita la gestione dei dati consentendo a ogni team di concentrarsi sui dati rilevanti per la propria area di lavoro.
• Johnson&Johnson: nota per la sua struttura decentralizzata, Johnson&Johnson ha molte unità che operano in modo autonomo. Alcune si concentrano su componenti specifici del prodotto, il che richiede la cooperazione tra loro. Questa struttura consente una maggiore specializzazione e una risposta più rapida alle esigenze del mercato. La decentralizzazione facilita anche la gestione dei dati, consentendo a ciascuna unità di gestire i dati rilevanti per la propria area di specializzazione.
• Illinois Tool Works: questa azienda decentralizzata è suddivisa in una serie di unità, ciascuna con una funzione diversa. L’azienda suddivide ulteriormente le unità se iniziano a superare o a rimanere indietro rispetto alla concorrenza. Questa struttura consente di identificare con precisione cosa funziona e cosa no, sulla base dei successi e dei fallimenti delle singole unità. La gestione dei dati in questo modello si basa sulla raccolta e l’analisi dei dati di rendimento di ciascuna unità, consentendo un processo decisionale più informato.

Questi esempi dimostrano come una gestione efficace dei dati, che include la raccolta, la pulizia, l’organizzazione e l’analisi dei dati, possa migliorare significativamente le prestazioni dell’IA e portare al successo nei progetti di IA.

Fallimenti dovuti a una cattiva gestione dei dati nei progetti di IA

Una cattiva gestione dei dati può essere un ostacolo importante al successo dei progetti di IA. La mancanza di dati, la scarsa qualità dei dati o la mancanza di accesso ai dati possono portare al fallimento dei progetti di IA.

• Ford Pinto: nonostante la facilità con cui il modello Pinto prendeva fuoco a causa del suo design, Ford si rifiutò di ritirarlo dal mercato fino a quando il governo degli Stati Uniti non lo obbligò a farlo. Questo è un esempio di cattiva decisione aziendale che ha privilegiato i profitti economici rispetto alla sicurezza dei consumatori. La mancanza di analisi dei dati sulla sicurezza del veicolo e la mancanza di trasparenza nella comunicazione dei rischi hanno contribuito a questo fallimento².
• Nestlé Lactogen: Negli anni ’70, Nestlé ha condotto un’aggressiva campagna di marketing per il suo latte in polvere Lactogen in paesi con scarso accesso all’acqua potabile. Questa decisione, eticamente discutibile, ha ignorato le esigenze e la salute dei consumatori. La mancata considerazione dei fattori socioeconomici e culturali nella strategia di marketing ha contribuito a questo fallimento² .

Questi casi dimostrano come la mancata considerazione delle implicazioni etiche e sociali dell’IA possa portare a conseguenze negative. È fondamentale che le aziende che sviluppano progetti di IA tengano conto non solo della qualità dei dati, ma anche dell’impatto sociale ed etico delle loro decisioni.

Migliori pratiche per la gestione dei dati nei progetti di IA

Per garantire il successo dei progetti di IA, è fondamentale implementare le migliori pratiche per la gestione dei dati. Queste pratiche includono:

Migliori pratiche	Descrizione
Conoscere i dati	Comprendere l’origine, la natura, la qualità e il contesto dei dati utilizzati nel progetto di IA. Ciò include l’identificazione di possibili distorsioni, la valutazione della completezza e dell’accuratezza dei dati e la comprensione di come i dati sono stati raccolti ed elaborati.
Organizzare i dati	Implementare una struttura dati organizzata ed efficiente che faciliti l’accesso, la gestione e l’analisi dei dati. Ciò può includere l’uso di database, data warehouse o data lake, nonché l’implementazione di schemi di metadati e cataloghi di dati.
Mantenere l’integrità dei dati	Garantire l’accuratezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati durante il loro ciclo di vita. Ciò implica l’implementazione di controlli di qualità dei dati, la convalida dei dati e la gestione delle versioni dei dati.
Garantire la privacy e la sicurezza dei dati	Proteggere i dati da accessi non autorizzati e uso improprio. Ciò include l’implementazione di misure di sicurezza quali crittografia, controllo degli accessi e anonimizzazione dei dati, nonché il rispetto delle normative sulla privacy dei dati.
Ottenere l’accettazione da parte dell’azienda	Coinvolgere le parti interessate nel processo di gestione dei dati. Ciò include la comunicazione chiara delle politiche sui dati, l’ottenimento dell’approvazione delle parti interessate per i progetti di IA e la gestione delle aspettative delle parti interessate in merito all’uso dei dati.
Stabilire obiettivi e metriche	Definire obiettivi chiari e misurabili per la gestione dei dati e le prestazioni dell’IA. Ciò include la definizione di indicatori chiave di prestazione (KPI) per la qualità dei dati, l’efficienza del modello di IA e l’impatto aziendale del progetto di IA.

Strumenti e tecnologie per migliorare la qualità dei dati

Esistono diversi strumenti e tecnologie che possono aiutare a migliorare la qualità dei dati per i progetti di IA. Questi includono:

• Strumenti di scoperta dei dati: consentono di identificare e catalogare i dati disponibili. Questi strumenti aiutano le aziende ad ottenere una visione completa delle loro risorse di dati, facilitando l’identificazione dei dati rilevanti per i progetti di IA.
• Strumenti di pulizia dei dati: aiutano a identificare e correggere gli errori nei dati. Questi strumenti possono automatizzare attività come l’individuazione di valori anomali, la correzione di dati incoerenti e l’eliminazione di duplicati.
• Strumenti di arricchimento dei dati: consentono di aggiungere ulteriori informazioni ai dati esistenti. Questi strumenti possono essere utilizzati per aggiungere dati provenienti da fonti esterne, come dati demografici o informazioni geografiche, al fine di migliorare la qualità e l’utilità dei dati per l’IA.
• Strumenti di analisi dei dati: facilitano l’esplorazione e l’analisi dei dati. Questi strumenti consentono ai data scientist di visualizzare i dati, identificare modelli e ottenere informazioni che possono essere utilizzate per migliorare la qualità dei dati e le prestazioni dell’IA.
• Piattaforme di gestione dei dati: forniscono un ambiente centralizzato per la gestione dei dati. Queste piattaforme offrono una gamma di funzionalità, come l’integrazione dei dati, la qualità dei dati, la governance dei dati e la sicurezza dei dati, per aiutare le aziende a gestire i propri dati in modo efficace.

Esempi specifici di strumenti che possono essere utilizzati per migliorare la qualità dei dati per l’IA includono:

• Nessus: uno strumento di scansione delle vulnerabilità che può aiutare a identificare e correggere le vulnerabilità di sicurezza nei sistemi di dati.
• QualysGuard: una piattaforma di gestione delle vulnerabilità basata su cloud che offre una serie di funzionalità per la valutazione dei rischi, il rilevamento delle vulnerabilità e la gestione delle patch.
• OpenVAS: uno scanner di vulnerabilità open source che può essere utilizzato per rilevare e valutare le vulnerabilità di sicurezza nei sistemi e nelle applicazioni.

Disponibilità dei dati e suo impatto sull’IA

La disponibilità dei dati si riferisce alla facilità con cui è possibile accedere ai dati e utilizzarli per progetti di IA. Una maggiore disponibilità di dati significa che i modelli di IA hanno accesso a una gamma più ampia di informazioni, il che può migliorarne la precisione e le prestazioni.

I data lake sono un esempio di tecnologia che facilita l’archiviazione e l’analisi di grandi quantità di dati, migliorando la disponibilità dei dati per le applicazioni di IA. I data lake consentono alle aziende di archiviare i dati nel loro formato originale, senza la necessità di strutturarli in anticipo, facilitando l’acquisizione di dati da diverse fonti.

La disponibilità dei dati è influenzata anche da fattori quali l’infrastruttura dei dati, le politiche di accesso ai dati e gli strumenti di gestione dei dati. Le aziende che desiderano migliorare la disponibilità dei dati devono investire in una solida infrastruttura dei dati, implementare politiche di accesso ai dati chiare e utilizzare strumenti di gestione dei dati che facilitino l’accesso e l’utilizzo dei dati.

Data fabric: creare un panorama di dati unificato

Il Data Fabric è un approccio alla gestione dei dati che mira a creare una visione unificata dei dati di un’organizzazione. Ciò si ottiene integrando dati provenienti da diverse fonti, creando un catalogo dati centralizzato e applicando politiche di governance dei dati.

Data Fabric utilizza una combinazione di tecnologie, come la virtualizzazione dei dati, l’integrazione dei dati e la gestione dei metadati, per creare un livello di astrazione sui silos di dati. Ciò consente agli utenti di accedere ai dati in modo coerente, indipendentemente da dove siano archiviati o da come siano strutturati.

L’architettura di Data Fabric è composta da diversi componenti chiave, come connettori di dati, un catalogo di dati, un motore di politiche e un motore di analisi. Questi componenti lavorano insieme per fornire una visione unificata dei dati, facilitando l’accesso, la gestione e l’analisi dei dati.

Data Mesh: un approccio decentralizzato alla gestione dei dati

Data Mesh è un paradigma di architettura dei dati che promuove la decentralizzazione della proprietà e della gestione dei dati. Anziché centralizzare i dati in un unico data warehouse o data lake, Data Mesh distribuisce la proprietà dei dati ai domini aziendali che li conoscono meglio.

Ogni dominio aziendale è responsabile della gestione dei propri dati, compresa la qualità, la sicurezza e l’accesso agli stessi. I domini aziendali sono inoltre responsabili della creazione di prodotti di dati, ovvero insiemi di dati messi a disposizione di altri domini e utenti all’interno dell’organizzazione.

Data Mesh si basa su quattro principi fondamentali:

• Architettura orientata al dominio: i dati sono organizzati attorno ai domini aziendali, consentendo una gestione dei dati più agile ed efficiente.
• Dati come prodotto: i domini aziendali trattano i dati come un prodotto, il che significa che sono responsabili della qualità, della sicurezza e della disponibilità dei dati.
• Infrastruttura dati self-service: i domini aziendali hanno accesso a un’infrastruttura dati self-service che consente loro di gestire i propri dati in modo indipendente.
• Federated Data Governance: la governance dei dati è distribuita tra i domini aziendali, consentendo una maggiore flessibilità e adattabilità.

Misure di sicurezza informatica per i dati IA

La sicurezza dei dati è fondamentale per il successo dei progetti di IA. I dati utilizzati per addestrare e gestire i modelli di IA devono essere protetti da accessi non autorizzati, manipolazioni e perdite.

Le aziende devono implementare una serie di misure di sicurezza informatica per proteggere i dati dell’IA, tra cui:

• Autenticazione forte: implementare misure di autenticazione forti, come l’autenticazione a più fattori, per impedire l’accesso non autorizzato ai sistemi di dati.
• Aggiornamenti software: mantenere il software e i sistemi aggiornati con le ultime patch di sicurezza per proteggersi dalle vulnerabilità note.
• Formazione dei dipendenti: formare i dipendenti sulle migliori pratiche di sicurezza informatica e sensibilizzarli sul phishing per evitare attacchi di social engineering.
• Firewall: implementare firewall per proteggere le reti e i sistemi di dati dall’accesso non autorizzato.
• Crittografia dei dati: crittografare i dati sensibili, sia inattivi che in transito, per proteggerli da accessi non autorizzati.
• Backup dei dati: eseguire backup regolari dei dati per garantire il ripristino in caso di perdita o danneggiamento dei dati.

Integrità dei dati nell’IA

L’integrità dei dati si riferisce all’accuratezza, alla coerenza e all’affidabilità dei dati. È essenziale per il successo dei progetti di IA, poiché i modelli di IA si basano su dati accurati e affidabili per apprendere e prendere decisioni.

L’integrità dei dati può essere compromessa da una serie di fattori, tra cui errori umani, errori di sistema e attacchi dannosi. Le aziende devono implementare misure per garantire l’integrità dei dati, come la convalida dei dati, la pulizia dei dati e il controllo delle versioni dei dati.

L’integrità dei dati è anche strettamente correlata alla sicurezza dei dati. Le misure di sicurezza, come il controllo degli accessi e la crittografia, aiutano a proteggere l’integrità dei dati impedendo l’accesso non autorizzato e la manipolazione dei dati.

Implicazioni etiche della scarsa qualità dei dati nell’IA

La scarsa qualità dei dati può avere implicazioni etiche significative nelle applicazioni di IA. Dati distorti o inesatti possono portare a risultati discriminatori, perpetuare le disuguaglianze esistenti e minare la fiducia nell’IA.

Le aziende che sviluppano progetti di IA devono considerare attentamente le implicazioni etiche della qualità dei dati. Devono adottare misure per mitigare i pregiudizi nei dati, garantire la privacy dei dati e utilizzare l’IA in modo responsabile ed etico.

La governance dei dati svolge un ruolo cruciale nella mitigazione dei rischi etici dell’IA. Pratiche solide di governance dei dati, come la definizione di politiche chiare sui dati, l’assegnazione di ruoli e responsabilità e l’implementazione di meccanismi di supervisione, possono contribuire a garantire che l’IA sia utilizzata in modo etico e responsabile.

L’ascesa dell’IA incentrata sui dati

Negli ultimi anni si è assistito a un cambiamento verso lo sviluppo di un’IA incentrata sui dati. Questo approccio si concentra sul miglioramento della qualità dei dati piuttosto che sulla semplice ottimizzazione dei modelli di IA.

Lo sviluppo dell’IA incentrato sui dati riconosce che la qualità dei dati è il fattore più importante per il successo dei progetti di IA. Migliorando la qualità dei dati, le aziende possono migliorare la precisione, l’affidabilità e l’equità dei sistemi di IA.

Questo approccio implica una serie di pratiche, come la feature engineering (ingegneria delle caratteristiche), la pulizia dei dati, l’aumento dei dati e la convalida dei dati. Implica anche un cambiamento culturale all’interno delle organizzazioni, dove la qualità dei dati diventa una priorità per tutti coloro che sono coinvolti nello sviluppo dell’IA.

Conclusione

La qualità e la disponibilità dei dati sono fondamentali per il successo dei progetti di IA. Dati di alta qualità consentono ai modelli di IA di apprendere in modo efficace, portando a prestazioni migliori e risultati più accurati. Una cattiva gestione dei dati, d’altra parte, può portare al fallimento dei progetti di IA, a conseguenze negative e persino al perpetuarsi di pregiudizi esistenti.

Le aziende che desiderano sfruttare la potenza dell’IA devono dare priorità alla gestione dei dati. L’implementazione delle migliori pratiche, l’utilizzo degli strumenti adeguati e la considerazione delle implicazioni etiche dell’IA sono fattori chiave per il successo. Comprendendo e affrontando le sfide della gestione dei dati, le aziende possono sbloccare tutto il potenziale dell’IA e ottenere un vantaggio competitivo nell’attuale panorama aziendale.

In futuro, l’importanza della qualità e della disponibilità dei dati per l’IA non potrà che aumentare. Man mano che l’IA diventerà più sofisticata e verrà utilizzata in una gamma più ampia di applicazioni, la necessità di dati di alta qualità sarà ancora maggiore. Le aziende che investiranno nella gestione dei dati saranno in una posizione migliore per sfruttare la potenza dell’IA e guidare l’innovazione nei rispettivi settori.

Opere citate

1. Esempi di pregiudizi dell’IA | IBM, data di accesso: 12 febbraio 2025, https://www.ibm.com/es-es/think/topics/shedding-light-on-ai-bias-with-real-world-examples
2. Come prendere buone decisioni (a prova di pregiudizio) | IESE Insight, data di accesso: 12 febbraio 2025, https://www.iese.edu/es/insight/articulos/tomar-buenas-decisiones/