Anche l’Intelligenza Artificiale è una questione di Trust

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale (o AI nell’acronimo anglosassone) si è diffusamente e rapidamente affermata come una formidabile innovazione tecnologica, in grado di determinare enormi cambiamenti in tutti gli ambiti economici e sociali ed entrando così di diritto nel novero degli strumenti più potenti e trasformativi mai sviluppati dall’uomo.

Non sono poche, come è noto, le zone d’ombra connesse al suo dispiego su larga scala: pertanto, anche considerandone la dirompenza e la pervasività, l’AI ACT – il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale in vigore dallo scorso luglio – punta a garantirne l’utilizzo sicuro e responsabile.

Il Regolamento, infatti, stabilisce rigidi requisiti da rispettare per le applicazioni di intelligenza artificiale con il più elevato livello di rischio e di potenziale impatto sulla comunità.

“La diretta conseguenza è che l’implementazione, in qualsiasi contesto, di sistemi di AI non può prescindere dal controllo degli aspetti sia di sicurezza sia di conformità al quadro normativo: chi è chiamato a governare tali aspetti deve pertanto dimostrare di possedere adeguati requisiti di competenza e affidabilità. Come i Trust Service Provider che – essendo rigidamente regolamentati e certificati – sono collaudati a gestire transazioni digitali, dati sensibili e processi complessi”, afferma Diego Rizzi, nuovo Chief Information Officer di Intesi Group.

Ad esempio Intesi Group, fedele al proprio innato spirito di “pioniere tecnologico”, già da tempo osserva l’evoluzione dell’AI valutandone l’utilizzo in diversi ambiti interni con sperimentazioni in corso o allo studio. L’obiettivo è coglierne a pieno i benefici per riversarli sulle proprie soluzioni e, quindi, sui propri clienti, ai quali può garantire – al contempo – la padronanza della governance dei processi insita nel proprio DNA.

Un primo ambito di sperimentazione è quello dello sviluppo software. È un contesto in cui l’intelligenza artificiale può automatizzare molte attività ripetitive o analitiche e diventare, in tal senso, un ‘moltiplicatore di produttività’, uno strumento versatile capace di potenziare l’efficacia di chi la utilizza. “Ritengo tuttavia difficile immaginare, allo stato dei fatti, che sostituirà completamente l’uomo: la creatività, l’intuizione e la risoluzione di problemi complessi restano prerogative prettamente umane, impossibili da replicare per le macchine”, commenta Rizzi.

Qui, relativamente ad alcuni prodotti, l’obiettivo è automatizzare la scrittura di codice mediante l’azione di algoritmi di machine learning, nonché di migliorare ulteriormente la qualità del software ricorrendo a tecniche di analisi predittiva – per prevenire eventuali bug, problemi di sicurezza o inefficienze – basate su grandi volumi di dati.

L’AI è sperimentabile anche all’interno di sistemi studiati per restituire suggerimenti o correzioni di codice, accelerando il processo decisionale e riducendo gli errori umani. Inoltre, può agevolare la produzione di documentazione sul codice prodotto, al fine di ridurre l’effort umano e alimentare una knowledge base sempre aggiornata e completa.

Anche l’area della Test Automation rappresenta un terreno fertile per mettere alla prova applicazioni di AI che possano renderla più intelligente, flessibile e scalabile. In questo ambito, l’attenzione è sull’automatizzazione tanto del test case generation, dove l’AI può analizzare il codice e generare automaticamente scenari di test rilevanti, quanto dei test di regressione, dove è in grado di adattarsi a modifiche nel codice e, pertanto, di aggiornare automaticamente i test esistenti.

Ulteriore scenario di riferimento è quello del supporto ai clienti: Intesi Group ha avviato una sperimentazione per istruire un modello LLM (Large Language Model) con la documentazione interna, al fine di creare una knowledge base intelligente che permetta al personale addetto di gestire con maggior rapidità e autonomia la risoluzione di casi complessi.  L’obiettivo auspicato è che nel tempo il modello apprenda anche le casistiche più comuni e diventi persino indipendente nella loro gestione, consentendo al personale di avere più tempo da dedicare ai casi maggiormente complessi nei quali è imprescindibile l’intervento umano.

L’integrazione sperimentale dell’AI condotta da Intesi Group, infine, tocca anche le pipeline DevOps – la sequenza di passaggi con i quali il codice di un prodotto giunge dalla fase di sviluppo a quella di produzione – in modo da rendere l’intero processo più intelligente, automatizzato e proattivo, a beneficio della stabilità e della qualità complessiva del software e della velocità dell’intero iter.

Con tutta probabilità, questi ambiti esplorativi delle potenzialità dell’intelligenza artificiale non sono destinati a restare gli unici in Intesi Group. “La nostra storia è quella di un’azienda con uno status di leader tecnologico frutto di una visione costantemente orientata all’innovazione: continueremo quindi a mantenere un atteggiamento vigile e proattivo rispetto a ogni ulteriore opportunità di implementazione dell’AI anche in altri contesti, al fine di interiorizzarne quanto più possibile i benefici che può abilitare”, spiega Rizzi.

Sempre, tuttavia, con la consapevolezza di quanto sia importante mantenere l’equilibrio tra l’avanzamento tecnologico e il rispetto dei principi di sicurezza e responsabilità.