La governance dei progetti
di Intelligenza Artificiale

Secondo una ricerca di Gartner , durante tutto il 2020, l’80% dei progetti di Intelligenza Artificiale avviati non sono stati portati a termine. In che cosa sono diversi i progetti di Intelligenza Artificiale rispetto ai progetti tradizionali?

La governance di progetti di IA riguarda la valutazione e il monitoraggio del funzionamento degli algoritmi per governarne l’efficacia, il rischio, le distorsioni e il ROI (ritorno dell’investimento). Troppo spesso questi progetti non vengono coordinati e seguiti nel modo corretto per tenere conto dei problemi “unici” che l’intelligenza artificiale pone: la qualità dei dati di addestramento, come apprende l’algoritmo (possibile deriva dei modelli), la diversità dei ruoli che compongono i team di IA.

La governance richiede leader capaci di gestire la complessità della sintesi tra cosa la tecnologia può fare, cosa serve al business e ai clienti, cosa stanno facendo i competitor e cosa è giusto fare: fattibilità, utilità, eticità.

Quattro aree di attenzione

Tecnologia & Trends

Conoscere le opportunità e gli strumenti per obiettivi realistici

Metodologia

Modello operativo

Team

Ruoli e collaborazione

Ruolo del project leader

Gestione dell’impatto e del rischio

Proposte di intervento

FORMAZIONE