L’artificial intelligence sta acquisendo uno spazio sempre maggiore nella nostra realtà, aprendo nuove strade in molti settori. Tuttavia, insieme alle opportunità, bisogna affrontare anche nuovi rischi, in primis la capacità degli algoritmi di apprendere dai dati e di operare scelte in autonomia. È fondamentale saper governare l’AI nel modo più appropriato e, ancora di più, allineare gli obiettivi dell’AI ai nostri obiettivi, ovvero imparando ad utilizzare questo eccezionale strumento indirizzandone scopi e funzionalità.
Intelligenza artificiale e gestione dei rischi
La crescente adozione dell’AI porterà ad amplificare quelle che sono, ancora oggi, le principali sfide a cui le società, enti, o organizzazioni che impiegano l’AI devono far fronte al fine di gestire adeguatamente i rischi che ne derivano. È doveroso chiedersi se le decisioni prese dal modello siano in linea con i valori ed i principi etici del brand, così come spiegare agli stakeholders, siano essi i clienti o enti regolatori, le motivazioni alle basi delle scelte fatte. Inoltre, da un punto di vista prettamente legale, è necessario identificare il momento in cui l’algoritmo prende decisioni al di là del lecito o al di fuori della prospettiva di business desiderata: cosa succede se si sta prendendo la decisione sbagliata, se si sta lasciando del profitto che avrei potuto sfruttare meglio o se si sta discriminando un cliente?
Anche la Commissione Europea si è posta il problema dei rischi generati dal crescente uso degli algoritmi. Da questo ragionamento è nata la bozza di regolamento dell’aprile 2021, che teorizza un approccio europeo all'intelligenza artificiale e l'aggiornamento del piano coordinato sull'AI al fine di garantire la sicurezza e i diritti fondamentali delle persone e delle imprese, rafforzando allo stesso tempo gli investimenti e l'innovazione nei paesi.
KPMG, competenze e metodo per sfruttare le potenzialità dell’AI
KPMG guarda con grande attenzione all’utilizzo dell’artificial intelligence e comprende l’importanza di individuare metodi e strumenti efficaci che consentano di gestire con consapevolezza e fiducia gli algoritmi di intelligenza artificiale. Si parla di tecniche che, solo nella regione Lombardia, secondo i dati forniti dalla Camera di Commercio di Milano, Monza, Brianza e Lodi, sono adottate da 23 mila imprese, con 146 mila addetti e 30 miliardi di fatturato.
Consapevoli delle enormi potenzialità, ma anche dei numerosi rischi che caratterizzano il settore dell’AI, in KPMG siamo assolutamente fiduciosi che le problematiche legate al mondo dell’AI si possano risolvere anzitutto attraverso l’adozione di competenze adeguate. È quello che offriamo ai nostri clienti, supportandoli nell’individuazione di procedure opportune e adeguati metodi che consentano di impiegare le potenzialità di AI e algoritmi di machine learning in modo consapevole, affrontando e gestendo anzitutto l’eventualità che l’impiego di tali algoritmi porti a risultati non desiderati e spesso pericolosi per l’integrità e la salute di un’organizzazione.
Il Network ha investito molto nella creazione di un valido e solido framework operativo, appoggiandosi alle competenze e alle progettualità dei team KPMG esperti di AI diffusi in tutto il mondo. Un esempio su tutti: i professionisti KPMG hanno accompagnato la città di Amsterdam nel suo viaggio per diventare ‘smart city’, con l’attivazione di un servizio municipale digitalizzato che contribuisse a rafforzare la fiducia dei cittadini in una città sicura e ben gestita, tutelando al contempo i diritti digitali dei residenti.
Il framework ‘AI in Control’ di KPMG
Consapevoli della pervasività degli algoritmi nei processi operativi di numerose aziende, le strutture di governo e controllo dei rischi stanno alzando la soglia di attenzione sul tema.
Per questo motivo KPMG ha sviluppato una metodologia propria per rintracciare tutti gli asset algoritmici presenti all'interno delle organizzazioni, classificandoli in funzione del potenziale rischio che generano. La metodologia si basa su questionari e strumenti proprietari KPMG e sull’attribuzione di un Analytics Risk Index – un indicatore di sintesi del livello di rischio – ad ogni singolo algoritmo.
Questo rappresenta solo il primo passo verso un consapevole governo dell’artificial intelligence. Il passo successivo deve essere sicuramente di porre maggiore attenzione agli algoritmi più ad alto rischio, introducendo dei controlli negli snodi decisionali più critici.
Il framework ‘AI in Control’ è stato sviluppato dal Network KPMG a livello globale, facendo leva sull’esperienza dei professionisti KPMG in tema di artificial intelligence e machine learning. Il team italiano è parte attiva del gruppo di lavoro internazionale che si occupa di sviluppare la soluzione e di portare nelle aziende nazionali le competenze apprese su scala globale e di adeguare, con una semplice revisione dei parametri cardini della metodologia, calibrandola sulle reali esigenze delle singole organizzazioni.
Con lo sviluppo di ‘AI in control’, KPMG offre ai propri clienti una governance efficace e sicura sulle soluzioni di AI impiegate, insieme alle competenze specialistiche e alla capacità di guardare al tema dell’intelligenza artificiale gestendo in modo chiaro e consapevole l’end-to-end lifecycle dell’AI.
Il risultato è quello di consentire alle imprese e le organizzazioni di rivolgersi all’artificial intelligence con fiducia e valorizzando le sue potenzialità attraverso un utilizzo controllato e consapevole.