L'intelligenza artificiale (IA) è spesso vista come una tecnologia rivoluzionaria, capace di fornire efficienza, precisione e aprire nuove opportunità strategiche. Tuttavia, mentre le aziende traggono vantaggio dai benefici dell'IA, emerge anche una sfida critica e, a volte, trascurato: l'equità algoritmica. Vizi nascosti in questi sistemi possono compromettere non solo l'efficienza delle decisioni aziendali, ma generare conseguenze legali, eticamente e socialmente significative.
La presenza di bias algoritmici può essere spiegata dalla natura stessa dell'IA, specialmente nell'apprendimento automatico. I modelli sono addestrati con dati storici, e quando questi dati riflettono pregiudizi o distorsioni sociali, gli algoritmi tendono naturalmente a perpetuare questi pregiudizi. Oltre ai pregiudizi nell'informazione, l'algoritmo stesso può portare a uno squilibrio nella ponderazione dei fattori effettuata, o nei dati utilizzati come proxy, cioè, dati che sostituiscono le informazioni originali, ma non sono ideali per quell'analisi.
Un esempio emblematico di questo fenomeno si trova nell'uso del riconoscimento facciale, specialmente in contesti sensibili come la sicurezza pubblica. Diverse città brasiliane hanno adottato sistemi automatizzati con l'intento di aumentare l'efficacia delle azioni di polizia, ma analisi dimostrano che questi algoritmi commettono frequentemente errori significativi, soprattutto nell'identificare individui di gruppi etnici specifici, come persone nere. Studi della ricercatrice Joy Buolamwini, fai MIT, hanno segnalato che gli algoritmi commerciali presentano tassi di errore superiori al 30% per le donne nere, mentre per uomini bianchi, la tassa scende drasticamente a meno dell'1%
Legislazione brasiliana: maggiore rigidità nel futuro
In Brasile, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), che stabilisce linee guida generali per lo sviluppo e l'applicazione dell'IA nel paese.
Anche se non è ancora stato approvato, questo progetto di legge segna già diritti che le aziende dovranno rispettare, come: diritto all'informazione preventiva (informare quando l'utente interagisce con un sistema di IA), diritto alla spiegazione delle decisioni automatizzate, diritto di contestare decisioni algoritmiche e diritto alla non discriminazione per bias algoritmici.
Questi punti richiederanno alle aziende di implementare trasparenza nei sistemi di IA generativa (ad esempio, chiarendo quando un testo o una risposta è stata generata da una macchina) e meccanismi di audit per spiegare come il modello è arrivato a un determinato output
Governance algoritmica: la soluzione per i pregiudizi
Per le aziende, i bias algoritmici vanno oltre la sfera etica, diventano problemi strategici rilevanti. Algoritmi distorti hanno il potenziale di alterare decisioni essenziali in processi interni come il reclutamento, concessione di credito e analisi di mercato. Ad esempio, un algoritmo di analisi delle prestazioni delle filiali che sovrastima sistematicamente le aree urbane a scapito delle aree periferiche (a causa di dati incompleti o pregiudizi) può portare a investimenti mal diretti. Così, vizi nascosti minano l'efficacia delle strategie basate sui dati, facendo in modo che i dirigenti prendano decisioni basate su informazioni parzialmente errate
Questi bias possono essere corretti, ma dipenderanno da una struttura di governance algoritmica, con un focus sulla diversità dei dati utilizzati, trasparenza dei processi e nell'inclusione di team diversificati e multidisciplinari nello sviluppo tecnologico. Investendo nella diversità nei team tecnici, per esempio, le aziende riescono a identificare più rapidamente potenziali fonti di pregiudizio, garantendo che prospettive diverse siano considerate e che i difetti siano rilevati precocemente
Inoltre, l'uso di strumenti di monitoraggio continuo è fondamentale. Questi sistemi aiutano a rilevare la deriva dei bias algoritmici in tempo reale, consentendo aggiustamenti rapidi e minimizzando l'impatto negativo.
La trasparenza è un'altra pratica essenziale nella mitigazione dei bias. Gli algoritmi non devono funzionare come scatole nere, ma come sistemi chiari e spiegabili. Quando le aziende scelgono la trasparenza, guadagnano la fiducia dei clienti, investitori e regolatori. La trasparenza facilita le audit esterne, incentivando una cultura di responsabilità condivisa nella gestione dell'IA
Altre iniziative includono l'adesione a framework e certificazioni per la governance dell'IA responsabile. Questo include la creazione di comitati interni di etica nell'IA, definire politiche aziendali per il loro utilizzo, e adottare standard internazionali. Ad esempio, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados por IA generativa. Un altro esempio è il insieme di pratiche raccomandate dal NIST (National Institute of Standards and Technology) degli Stati Uniti che guida la gestione del rischio algoritmico, coprendo la rilevazione dei pregiudizi, verifiche della qualità dei dati e monitoraggio continuo dei modelli
Le consulenze specializzate svolgono un ruolo strategico in questo contesto. Con esperienza in intelligenza artificiale responsabile, governanza algoritmica e compliance regolatorio, queste aziende aiutano le organizzazioni non solo a evitare rischi, ma a trasformare l'equità in vantaggio competitivo. L'operato di queste consulenze va da valutazioni dettagliate del rischio, fino allo sviluppo di politiche interne, partecipando a corsi di formazione aziendale sull'etica nell'IA, garantendo che i team siano pronti a identificare e mitigare possibili pregiudizi algoritmici
In questo modo, la mitigazione dei bias algoritmici non è solo una misura preventiva, ma un approccio strategico. Le aziende che si preoccupano dell'equità algoritmica dimostrano responsabilità sociale, rafforzano la loro reputazione e si proteggono da sanzioni legali e crisi pubbliche. Algoritmi imparziali tendono a offrire intuizioni più precise ed equilibrate, aumentando l'efficacia delle decisioni aziendali e rafforzando la posizione competitiva delle organizzazioni sul mercato
Per Sylvio Sobreira Vieira, CEO e Responsabile della Consulenza di SVX Consultoria
