Caratteristiche e implicazioni di un progetto di Artificial Intelligence
Descrizione
Il tema dell’Artificial Intelligence (AI) raccoglie sempre più attenzione da parte delle aziende ma manca una robusta conoscenza per poterne sfruttare appieno il potenziale. Le imprese ritengono l’implementazione di un progetto di AI un’iniziativa particolarmente complessa: è la gestione del cambiamento l’aspetto che genera più difficoltà, segnalato come fase critica dai due terzi del campione coinvolto nella Survey erogata dall’Osservatorio.
Nel corso della Ricerca sono stati così sviluppati due modelli di supporto all’implementazione di progettualità di AI: il “Modello a 4 layer” e l’“AI Project Value Chain”. Queste due schematizzazioni, strettamente correlate tra loro, permettono così di comprendere come si struttura una soluzione di AI e il progetto che porta alla sua implementazione.Oltre agli aspetti manageriali e tecnologici, il Report approfondisce anche quelli legali, particolarmente rilevanti dal punto di vista della responsabilità civile derivante da danni provocati dall’AI, della titolarità dei diritti di proprietà intellettuale e della protezione dei dati personali.
Indice
- 1L’articolazione di una soluzione di AI: il modello a 4 layer
- 2L’AI Project Value Chain
- 3La Model Selection: Online Learning e Deep Learning
- 4Gli attori di un AI project: focus sui big vendor
- 5Le implicazioni legali
Domande chiave
- Come si articola una soluzione di Artificial Intelligence?
- Quali sono le fasi di un progetto di Artificial Intelligence? Quali gli attori coinvolti?
- Quali sono le principali criticità riscontrate dalle imprese in un progetto di Artificial Intelligence?
- Quali sono le principali implicazioni legali inerenti le progettualità di Artificial Intelligence?
- Che cosa s’intende per Online Learning e Deep Learning?
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