Il futuro dell’IA parte dai dati: visione globale e soluzioni pratiche. È doveroso evidenziare che, con l’aumento delle capacità dell’IA, l’infrastruttura dei dati sottostante diventa sempre più oggetto di analisi approfondita e di innovazione mirata.

Si ritiene che le prossime evoluzioni dell’IA non emergeranno solo da reti neurali più complesse o da modelli linguistici più ampi, ma da come i dati saranno reperiti, strutturati, protetti e governati. Ovvero, l’affidabilità dell’IA sarà sempre più determinata dalla qualità della sua base di dati.

Elementi costitutivi di una solida base di dati

La progettazione di un ecosistema dati resiliente per l’IA richiede l’integrazione sinergica di componenti architetturali chiave, che fungono da pilastri per la creazione di una base informativa affidabile, scalabile e conforme agli standard di qualità, sicurezza e interoperabilità. Ovvero si tratta di garantire:

• Raccolta ed etichettatura dei dati – La raccolta dei dati avviene attraverso processi trasparenti ed etici, garantendo che l’etichettatura umana sia accurata e priva di pregiudizi. `
• Qualità dei dati – L’implementazione di controlli contribuisce a mantenere l’accuratezza, la coerenza, la completezza e la pertinenza dei set di dati nel tempo. `
• Sicurezza e privacy dei dati – La protezione delle informazioni personali e sensibili è garantita attraverso la crittografia, i controlli di accesso e l’anonimizzazione. `
• Interoperabilità dei dati – L’adozione di standard e di formati comuni consente ai dati provenienti da varie fonti e sistemi di poter essere combinati e confrontati con facilità. `
• Governance e gestione dei dati – L’attribuzione chiara delle responsabilità assicura una supervisione efficace degli asset informativi, delle politiche di gestione e della conformità normativa. `
• Verificabilità e trasparenza – Si tratta di consentire la tracciabilità dell’utilizzo dei dati e delle decisioni dei modelli per il controllo normativo ed etico.

Passaggi pratici per le organizzazioni che creano basi di dati per l’IA

Le organizzazioni, per rendere operativo quanto sopra descritto, possono adottare un approccio graduale, seguendo le seguenti fasi:

• Mappare le risorse di dati – Si tratta di: eseguire l’inventario di tutti i dati disponibili; identificare i proprietari dei dati; documentare le origini e i flussi.
• Definire gli standard dei dati – È necessario definire: i formati dei dati; i requisiti dei metadati; i protocolli di interoperabilità.
• Creare un framework di governance – Si tratta di impostare criteri per: l’accesso; la condivisione; la gestione del ciclo di vita dei dati; designare i ruoli di gestione dei dati.
• Definire la qualità dei dati – È essenziale implementare audit periodici, procedure di validazione strutturata e cicli di feedback sistematici per l’identificazione e la correzione preventiva delle anomalie nei dati, garantendone la qualità.
• Garantire la sicurezza e la privacy – Si tratta di allinearsi a framework, quali il GDPR, oltre ad utilizzare tecnologie che migliorano la privacy.
• Formare e supportare il personale – È fondamentale educare tutte le parti interessate sulle pratiche etiche dei dati, sul controllo della qualità e sulla gestione sicura.
• Monitorare e aggiornare – Si tratta di: monitorare continuamente le pipeline di dati; aggiornare la documentazione; adattare le policy all’evoluzione della tecnologia e delle normative.

Quadro legislativo nazionale e internazionale: a che punto siamo

È interessante notare come, l’importanza strategica dell’IA è sempre più riconosciuta a livello globale, spingendo numerosi Paesi ad accelerare la definizione di normative specifiche per la gestione dei dati nei sistemi di IA. Tale impulso regolatorio evidenzia come la governance dei dati rappresenti non solo una questione tecnica, ma anche un elemento cruciale per la competitività nazionale, la sicurezza pubblica e la tutela dei diritti individuali.

Di seguito una breve panoramica del quadro normativo in termini di IA, dati e privacy a diverse latitudini.

UNIONE EUROPEA

AI ACT – La legge sull’IA dell’UE include: requisiti per set di dati rappresentativi e di alta qualità; meccanismi per rilevare e correggere le distorsioni; registrazione dettagliata della derivazione dei dati e delle prestazioni del modello.

Data Governance Act – Il regolamento mira a creare quadri per la condivisione e la gestione dei dati, con particolare attenzione alla fiducia, alla privacy e alla creazione di spazi europei di dati per settori chiave quali: la salute, la mobilità e la finanza.

Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) – Il GDPR stabilisce requisiti rigorosi per la gestione dei dati personali, con un impatto diretto sulle basi dei dati dell’IA.

STATI UNITI

Blueprint for an AI Bill of Rights (2022) – Il documentodella Casa Bianca richiede sistemi di IA sicuri ed efficaci, privacy dei dati e trasparenza algoritmica, oltre a sottolineare la necessità di dati diversificati e rappresentativi.

NIST AI Risk Management Framework: sviluppato dal National Institute of Standards and Technology, questo framework evidenzia i principi per la qualità, la tracciabilità e la documentazione dei dati nelle pipeline di intelligenza artificiale.

CANADA

Direttiva canadese sul processo decisionale automatizzato (2019) – Si tratta di unadirettiva che richiede alle agenzie federali di garantire che i dati utilizzati nell’IA siano pertinenti, accurati e aggiornati, con misure per ridurre al minimo le distorsioni algoritmiche e documentare i processi decisionali.

ASIA

Singapore Model AI Governance Framework – Il framework di Singapore fornisce linee guida dettagliate per le organizzazioni per garantire: una solida gestione dei dati; trasparenza e responsabilità nelle implementazioni dell’IA.

REGNO UNITO

Quadro etico dei dati e white paper sull’IA del Regno Unito (2023) – Il governo del Regno Unito sottolinea la qualità dei dati, la trasparenza e l’impegno pubblico come prerequisiti per IA affidabile.

CINA

China New Generation Artificial Intelligence Development Plan (2017 –Il documento include disposizioni per: la sicurezza dei dati; la condivisione intersettoriale dei dati; lo sviluppo di standard nazionali per i dati.

Disposizioni sulla gestione delle raccomandazioni algoritmiche (2022) – Questo documentodisciplina la trasparenza dei dati e i diritti degli utenti per i servizi basati sull’IA.

Come costruire una base di dati per l’IA

Di seguito i principali step operativi che le organizzazioni devono seguire per strutturare una base dati efficace a supporto dell’IA:

• Definire gli obiettivi organizzativi e i casi d’uso dell’intelligenza artificiale. `
• Identificare e catalogare tutti i set di dati disponibili. `
• Valutare la qualità, la diversità e la rappresentatività dei dati. `
• Sviluppare politiche chiare di governance dei dati e assegnare responsabilità. `
• Implementare misure di sicurezza, di privacy e di anonimizzazione dei dati. `
• Adottare standard per la gestione dei dati e schemi di metadati interoperabili. `
• Formare il personale sugli aspetti etici e tecnici della gestione dei dati. `
• Stabilire meccanismi di monitoraggio, di controllo e di aggiornamento continui. `
• Impegnarsi con gli stakeholder esterni e allinearsi agli standard nazionali/internazionali.

Sfide contingenti e trend futuri

Le organizzazioni si confrontano con sfide operative concrete, tra cui la presenza di sistemi legacy, la frammentazione dei dati in silos, la carenza di personale specializzato nella gestione dei dati e la continua evoluzione dei requisiti normativi. Tuttavia, si sta consolidando progressivamente un insieme di best practice per la costruzione di basi dati robuste, grazie anche alla collaborazione tra enti governativi, settore industriale e società civile.

Di seguito vengono illustrate le principali linee guida e soluzioni da adottare.

Le basi di dati per l’IA – Le basi di dati non sono qualcosa di statico, ma si evolvono insieme alla tecnologia e alle aspettative della società. L’assenza di dati puliti, strutturati, interoperabili e di provenienza etica può compromettere l’affidabilità dei modelli di IA, esponendoli al rischio di generare output distorti, non attendibili o potenzialmente dannosi.

Per questo motivo, la progettazione di un’infrastruttura dati robusta richiede l’adozione di una strategia mirata, l’applicazione di standard stringenti e la promozione di una collaborazione interdisciplinare.

La governance dei dati – La governance rappresenta il fondamento di qualsiasi sistema di gestione dei dati. Essa stabilisce la titolarità delle informazioni, le modalità di amministrazione e le misure di sicurezza adottate per garantirne l’integrità. Ancora, la governance deve andare oltre la semplice gestione dei dati, includendo:

• Tracciamento dell’origine dei dati – Si tratta di sapere da dove provengono i dati e come sono stati trasformati. `

• Garanzia di qualità: – È necessario garantire che i dati siano accurati, completi e aggiornati. `
• Verificabilità – Si tratta di predisporre sistemi che consentano l’analisi retrospettiva delle decisioni relative ai dati.

L’interoperabilità per abbattere i silos – L’IA si fonda su set di dati diversi. Tuttavia, in molte organizzazioni, le informazioni sono spesso bloccate in silos, ovvero: archiviate in formati incompatibili, soggette a politiche contrastanti o semplicemente non accessibili. Pertanto, l’interoperabilità rappresenta la chiave per superare tali barriere, consentendo ai dati di circolare in modo sicuro tra sistemi, reparti e persino in diverse giurisdizioni.

Gli elementi fondamentali dell’interoperabilità includono:

• Metadati standardizzati, per rendere i dati rilevabili e comprensibili. `

• Formati di dati comuni, per facilitare l’integrazione tra piattaforme. `
• API sicure, per consentire lo scambio di dati in tempo reale senza compromettere la privacy.

Inoltre, è doveroso evidenziare che le organizzazioni devono collaborare per creare framework condivisi che consentano di utilizzare i dati in modo responsabile.

Etica dei dati – L’equità dei sistemi di IA è direttamente proporzionale alla qualità e alle caratteristiche dei dati utilizzati per l’addestramento. Se i dati incorporano pregiudizi storici, presentano una scarsa diversità o sono stati raccolti senza consenso informato, i modelli risultanti rischiano di perpetuare disuguaglianze o di compromettere la privacy degli individui.

Di conseguenza, l’adozione di pratiche etiche nella gestione dei dati rappresenta un requisito imprescindibile per qualsiasi strategia di sviluppo dell’IA. Tali pratiche includono:

• Mitigazione delle distorsioni – Si tratta di identificare e correggere i set di dati asimmetrici
• Trasparenza – È necessario esplicitare le modalità di reperimento e utilizzo dei dati
• Consenso e privacy – Si tratta di garantire che gli interessati comprendano e accettino il modo in cui vengono utilizzate le loro informazioni

Framework come il NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) forniscono indicazioni sulla creazione di sistemi di IA affidabili. Inoltre, l’iniziativa AI 100-5 del NIST svolge anche un ruolo chiave nel coordinamento degli standard globali e delle migliori pratiche.

Infrastruttura: scalabilità responsabile – L’IAnecessita di ambienti scalabili e resilienti, capaci di gestire grandi volumi di dati senza compromettere prestazioni e sicurezza. Ciò implica:

• Architetture cloud in grado di offrire flessibilità e scalabilità»
• Gestione avanzata dei metadati per facilitare l’individuazione e il riutilizzo efficienti dei dati
• Cataloghi di dati e strumenti di derivazione atti a supportare la governance e la verificabilità

Inoltre, le organizzazioni si trovano spesso a fronteggiare sfide specifiche, quali: la presenza di sistemi legacy; difficoltà nell’approvvigionamento dei dati; stringenti requisiti di conformità. Per questo motivo, è essenziale progettare infrastrutture che sappiano bilanciare innovazione e stabilità.

L’IA generativa: strutturare il non strutturato – L’avanzamento dell’IA generativa amplia la tipologia di dati utilizzabili. Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM – large language model) e altri sistemi generativi si basano prevalentemente su dati non strutturati (i.e.: testo, immagini e audio), che devono essere opportunamente puliti, etichettati e contestualizzati prima dell’utilizzo. Le strategie principali comprendono:

• Arricchimento dei dati – Si tratta di aggiungere metadati e contesto agli input non elaborati
• Etichettatura e annotazione – È necessario creare formati strutturati adatti all’addestramento
• Identificabilità – Si tratta di garantire che i set di dati siano identificabili e accessibili.

È importante sottolineare che i set di dati legacy possono contenere informazioni obsolete o distorte, e i modelli generativi rischiano di amplificare questi problemi se non vengono gestiti con attenzione.

Standard da considerare

Le organizzazioni, per garantire coerenza e fiducia, dovrebbero allineare le proprie basi di dati con standard riconosciuti, quali:

• Standard NIST ‘ AI RMF 1.0 – Framework per la gestione dei rischi dell’IA ‘
• AI 100-5 – Piano strategico per il coordinamento globale degli standard di IA
• ISO/IEC 22989 – Terminologia dell’IA
• ISO/IEC 42001 – Sistemi di gestione dell’IA
• ISO/IEC 23894 – Gestione del rischio dell’IA
• ISO/IEC 5338 – Processi del ciclo di vita dell’IA
• ISO/IEC 38507 – Implicazioni di governance dell’uso dell’IA

Si tratta di standard che offrono un linguaggio condiviso e stabiliscono criteri chiari per le organizzazioni impegnate nello sviluppo di sistemi di IA, contribuendo a garantire interoperabilità, responsabilità e coerenza etica.

Conclusione

Si ritiene che, man mano che l’IA diventa più integrata nei nostri ecosistemi, l’importanza delle basi di dati non potrà che crescere. Pertanto, le organizzazioni devono investire non solo nello sviluppo di algoritmi, ma anche nella costruzione di ecosistemi di dati robusti che li sostengano. Ciò implica l’adozione di solidi quadri di governance, la promozione dell’interoperabilità, l’applicazione di standard etici, la modernizzazione delle infrastrutture e la preparazione alle sfide poste dall’IA generativa.

Di fatto, nella corsa all’innovazione, il successo non dipenderà dai modelli più sofisticati, ma da chi saprà costruire le fondamenta più solide attraverso dati strutturati e di qualità.

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