Explainable AI: interpretazione e spiegabilità degli algoritmi
Il Webinar fa parte del Programma Tematico:
AI: applicazioni settoriali e novità tecnologiche (2026)
Descrizione del Webinar
Il webinar descrive l’Explainable AI (XAI) e gli approcci metodologici per rendere i modelli di Intelligenza Artificiale comprensibili e interpretabili. Si illustrano strumenti e framework per garantire la trasparenza negli algoritmi decisionali, un requisito fondamentale anche alla luce dell’AI Act. Si approfondisce come l’XAI aumenti la fiducia e favorisca l’adozione responsabile dell’AI nelle organizzazioni, con casi pratici e best practice per implementare soluzioni spiegabili.
Domande chiave
- Quali sono i rischi legali del problema della "black box"?
- Quali sono le tecniche principali e come usarle per rendere interpretabili i modelli di AI?
- In che modo possono essere utilizzate le tecniche di Explainable AI?
- Quando è necessario privilegiare la spiegabilità rispetto all'accuratezza?
Relatori
Davide Coluzzi
RicercatoreSenior Advisor degli Osservatori del Politecnico di Milano; Professore Aggiunto presso l'Università degli Studi di Milano. Svolge un’attività professionale a fianco di grandi organizzazioni sviluppando soluzioni avanzate di analisi dei dati per supportare decisioni strategiche delle imprese, con un focus su innovazione digitale e trasformazione dei processi.
Federico Della Bella
Partner P4I-Digital360, è responsabile della Practice Data & Artificial Intelligence, che supporta imprese e pubbliche amministrazioni nella realizzazione di applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale e nello sviluppo di progetti di Data Strategy e Data Governance. Membro della Extended Faculty e professore aggiunto di strategia e marketing presso POLIMI Graduate School of Management, PoliDesign, Politecnico di Milano e di Business Programming and Artificial Intelligence presso IES Abroad. Senior Advisor e ricercatore presso gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano. Ingegnere delle telecomunicazioni, ha successivamente conseguito un Master in Business Administration e si è specializzato in data science e intelligenza artificiale.
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