Introduzione dell'IA nelle aziende: Guida per un'implementazione di successo

L'IA può essere utilizzata per automatizzare numerosi processi o renderli molto più efficienti. Il regolamento sull'IA stabilisce i requisiti per l'utilizzo dei sistemi di IA. Oltre alle questioni legali, è necessario prendere decisioni tecniche. Una lista di controllo aiuta ad avere un approccio strutturato. Nel prossimo futuro sono previsti numerosi corsi di formazione, workshop e presentazioni del Dr. GDPR sull'IA.

Perché un'introduzione strutturata all'IA è essenziale

L'integrazione di sistemi di intelligenza artificiale richiede una strategia ponderata che va al di là dell'acquisto di software. Le aziende devono considerare non solo gli aspetti tecnici, ma anche le normative legali da rispettare, formare i dipendenti e adattare i processi. La regolamentazione sulla IA richiede in particolare la dimostrazione della competenza in materia di IA per i dipendenti, la classificazione dei sistemi di IA in base alle classi di rischio e l'evitazione delle pratiche proibite.

Coloro che utilizzano sistemi generici come ChatGPT o Copilot non sono in grado di soddisfare i requisiti della normativa sull'IA. I sistemi generici hanno la proprietà di poter essere utilizzati per quasi tutto e spesso forniscono risultati errati. Questo pericolo può essere evitato.

Indipendentemente dalla normativa sull'IA: chi vuole risultati negativi? I sistemi di IA ottimizzati che supportano processi preconcetti offrono risultati migliori. A seconda della propensione al rischio in termini di protezione e sicurezza dei dati, tali sistemi possono essere eseguiti con applicazioni cloud come ChatGPT o sul server dell'azienda.

Il diagramma seguente illustra in sintesi i passaggi più importanti.

Le fasi importanti per l'introduzione strutturata dell'IA sono descritte in dettaglio nelle sezioni seguenti.

Considerazioni preliminari: Le basi per un'implementazione di successo dell'IA

Prima che un'azienda investa nelle tecnologie AI, è necessario chiarire alcune questioni fondamentali:

• Identificare gli scenari di applicazione: Per quali compiti e processi specifici si dovrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale? Dal servizio al cliente all'analisi dei dati o alla progettazione del prodotto – i campi d'applicazione dovrebbero essere ben definiti.
• Valutazione dell'automatizzazione dei processi: Quali cicli di lavoro ripetitivi possono essere gestiti in modo più efficiente con l'intelligenza artificiale? In questo caso, è necessario identificare i processi che possono beneficiare maggiormente dell'automatizzazione.
• Assicurare la qualità dei risultati: Come può essere continuamente verificata e migliorata la qualità dei risultati della IA? Sono sufficienti soluzioni di IA universali o sono necessarie soluzioni specializzate?
• Valutazione della sensibilità dei dati: Quali tipi di dati vengono elaborati nel sistema AI? I segreti commerciali, le informazioni riservate, i dati personali o i dati interni dell'azienda richiedono misure di sicurezza particolari.

Documentazione: il fondamento della conformità all'IA

Una buona documentazione non solo ha senso dal punto di vista normativo, ma supporta anche l'uso sistematico dell'IA in azienda:

• Raccolta di dati: Raccogliere tutte le applicazioni AI già utilizzate e i relativi utilizzi.
• Istruzioni per i dipendenti: Sviluppate linee guida chiare per l'uso dei sistemi di intelligenza artificiale, che considerino sia gli aspetti tecnici che le norme etiche.
• Instructivo per le organizzazioni: Definite le responsabilità e i processi per l'impiego dell'intelligenza artificiale all'interno della vostra organizzazione.
• Linea guida AI: Creare una linea guida completa che comprenda principi etici, disposizioni sulla protezione dei dati e ambiti di applicazione definiti.
• Strategia AI: Sviluppate una strategia a lungo termine con obiettivi chiari, fasi di implementazione e indicatori di successo misurabili.

Concetto di formazione: responsabilizzare i dipendenti

Il successo delle implementazioni dell'IA dipende in larga misura dall'accettazione e dalla competenza dei dipendenti:

• Formazione specifica per gruppi di utenti: diverse categorie di dipendenti richiedono approcci di formazione diversi – da introduzioni basilari a training tecnici più approfonditi. Una formazione di base per tutti e formazioni focalizzate su applicazioni AI specifiche sono sensate.
• Sviluppo dei leader: particolare attenzione dovrebbe essere rivolta all'addestramento di questi ultimi, in quanto fungono da multiplatori e accelerano il cambiamento culturale.

In questo contesto, vorremmo attirare la vostra attenzione sui seguenti corsi di formazione ed eventi, organizzati insieme ai partner:

• Workshop per sviluppatori, 06.05.2025 a Wiesbaden: Workshop sullo sviluppo di AI IT per i dipartimenti di sviluppo. Se siete interessati, contattate il Dr. GDPR.
• Formazione sulla conformità, 08.05.2025 a Düsseldorf: Intelligenza artificiale e conformità per dirigenti.
• Webinar per notai e aziende, 14.05.2024, dalle 14 alle 15:30, online: Nozioni di base sull'intelligenza artificiale. Se siete interessati, contattate il Dr. GDPR.
• Erfa-Kreis il Bauwirtschaft: 15.05.2025 a Düsseldorf. Se siete interessati, contattate il Dr. GDPR.
• CoCon25, 03.06.2025 a Magonza: Workshop AI e trasformazione. Biglietti gratuiti disponibili presso il Dr. GDPR.
• Webinar per notai, 04.06.2024, dalle 14 alle 15:30, online: Intelligenza artificiale – formazione approfondita per i titolari di segreto professionale. Se siete interessati, contattate il Dr. GDPR.
• Webinar per le aziende, 11.06.2024, dalle 14 alle 15:30, online: Intelligenza artificiale – approfondimento per le aziende. Se siete interessati, contattate il Dr. GDPR.
• MADKON25 (Mainz Digital Congress), 13 giugno 2025, Mainz. Workshop "Usare l'intelligenza artificiale per evitare gli errori". Evento gratuito, con obbligo di registrazione.

Implementazione tecnica: prendere le decisioni giuste

Nella scelta e nell'introduzione dei sistemi di IA è necessario tenere conto di diversi fattori:

• Scegliere l'azienda: Verificate attentamente quale fornitore di intelligenza artificiale sia più adatto alle vostre esigenze e considerate anche gli aspetti giuridici, come il sistema legislativo vigente nel paese dell'azienda.
• Evaluare il modello di gestione: Decidere se una soluzione di intelligenza artificiale autogestita o un servizio basato su cloud è meglio adatto alle vostre esigenze, tenendo conto degli aspetti come la sovranità dei dati e la conformità.
• Valutare le opzioni di infrastruttura: dalla propria hardware all'affitto di hardware da fornitori statunitensi fino a soluzioni esclusivamente europee – la scelta dell'infrastruttura ha conseguenze ampie per il rispetto della privacy e l'adeguamento alle normative.
• Analizzare la struttura dei costi: confrontare diversi modelli di prezzo, dai canoni di licenza a pagamento per l'uso delle API fino ai costi per le soluzioni AI locali.

La pratica lista di controllo per l'introduzione di soluzioni di IA nelle aziende è disponibile per il download in formato PDF:

Per inciso, la lista di controllo è stata creata con il supporto dell'intelligenza artificiale (il design; il contenuto è stato creato dagli esseri umani).

Conclusione: l'integrazione dell'IA come compito strategico dell'azienda

L'introduzione di sistemi di IA in un'azienda è un compito complesso che richiede un pensiero strategico, un'attenta pianificazione e un adattamento continuo. Con un approccio strutturato come quello offerto dalla checklist, le aziende possono assicurarsi non solo di soddisfare i requisiti normativi del regolamento sull'IA, ma anche di sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie.

Il successo dell'integrazione dell'IA non è in definitiva un progetto unico, ma un processo continuo di ottimizzazione e adattamento. Le aziende che modellano in modo proattivo questo processo rimarranno competitive in un'economia sempre più digitalizzata e trarranno notevoli vantaggi dall'intelligenza artificiale.