«L’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le può es­se­re par­te del­la so­lu­zio­ne in tut­ti gli am­bi­ti»

Sita Mazumder, il tema dell’intelligenza artificiale al momento è onnipresente. A che punto siamo a tal proposito?

Dopo la pubblicazione del modello linguistico interattivo ChatGPT, l'argomento si è imposto nel dibattito pubblico. La gente ora può provare personalmente il potenziale della nuova tecnologia. Con questi recenti sviluppi, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante. I nuovi modelli linguistici sono strumenti con un grande potenziale e continuano ad evolversi.

Cos’altro dobbiamo aspettarci nei prossimi anni?

Questo è un grande punto interrogativo. È probabile che nei prossimi anni gli sviluppi proseguano. Inoltre, più i sistemi vengono utilizzati in modo intensivo e versatile, maggiori sono i dati che abbiamo a disposizione per addestrarli e le possibilità di migliorarli. Chiaro è però che non si progredisce sempre allo stesso ritmo, ci saranno anche delle battute d'arresto e dei contraccolpi.
 

Quali sfide comportano le nuove tecnologie?

Laddove ci sono opportunità, non mancano le sfide. Anzi, ce ne sono parecchie. Una tematica importante è sicuramente l'ambito giuridico, come ad esempio il diritto d’autore. Non è certo una novità, ma più l’intelligenza artificiale diventa abile, più il tema acquisisce importanza.

Ci troviamo in una fase in cui qualsiasi momento disponiamo di innumerevoli informazioni. La sfida principale consiste nel qualificare le informazioni.

Perché?

Ci troviamo in una fase in cui qualsiasi momento disponiamo di innumerevoli informazioni. La sfida principale consiste nel qualificare le informazioni. In futuro, più che mai, dovremo chiederci: quanto sono attendibili le informazioni disponibili? Da dove vengono e a chi appartengono?
 

Non ci siamo mai posti queste domande prima?

Assolutamente sì, il tema è datato. Anche prima dell’era digitale era necessario qualificare le informazioni. Tuttavia, con i nuovi strumenti digitali che ora possono anche generare informazioni da soli, abbiamo un ulteriore attore nel sistema: la macchina. Questi sviluppi ci costringono ad affrontare la questione con maggiore fermezza.
 

Quanto è grande il potenziale dell’intelligenza artificiale?

È enorme! Non importa il settore, la funzione o il processo: l’intelligenza artificiale funge ovunque da supporto, complemento o sostituto.
 

Questo cosa significa ad esempio nell’ambito sanitario?

Dà molta speranza. Siamo consapevoli che nell’ambito sanitario ci troviamo di fronte a grandi sfide. Che si tratti di elaborare i processi in modo efficiente, di offrire trattamenti specifici ai pazienti o di affrontare i cambiamenti sociali come l'invecchiamento - per citare solo tre esempi tra tanti - l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo determinante ed essere parte della soluzione in tutti gli ambiti.

L'intelligenza artificiale può ad esempio aiutare a identificare i rischi, rilevare eventuali casi di frode, rendere più efficienti i processi, sviluppare prodotti in modo più adeguato e molto altro ancora.

E qual è la situazione nel settore assicurativo?

Per farla semplice, distinguerei due ambiti che per natura si sovrappongono anche: uno è più marcato internamente, l’altro esternamente. Internamente, l'intelligenza artificiale può ad esempio aiutare a identificare i rischi, rilevare eventuali casi di frode, rendere più efficienti i processi, sviluppare prodotti in modo più adeguato e molto altro ancora. Esternamente vedo piuttosto le opportunità di cui beneficia direttamente la clientela.
 

Ad esempio?

Prendiamo come esempio il customer journey: l’IA consente già oggi, e in futuro lo consentirà ancora di più, di cogliere rapidamente le esigenze della clientela e di servirla in modo ancora più mirato.
 

La tendenza è quindi quella di una maggiore individualizzazione?

Sì e no. Osserviamo da tempo due tendenze riguardo al grado di individualizzazione: o si tende ad un’elevata individualizzazione, e allora si accettano anche dei costi da sostenere, oppure si tende ad una scarsa o inesistente individualizzazione, dove è decisivo il prezzo più basso. La fascia intermedia, ovvero l’individualizzazione e il prezzo nella media, incontra sempre più difficoltà.
 

Quanto ha progredito il «nostro» settore nell’ambito dell’intelligenza artificiale?

Poiché il settore assicurativo è molto eterogeneo, non è possibile dare una risposta globale. In alcuni ambiti del settore abbiamo dei pionieri, ma in altri è l'esatto opposto. Anche questo non è da giudicare, e non sorprende, perché non è facile mettere in funzione le applicazioni di IA. Chiunque si affidi a questa tecnologia deve essere pronto a sostenere costi e impiegare energie: tutto questo deve avvenire in modo ponderato e corretto.

Tuttavia, quando si tratta di usare l'intelligenza artificiale per creare valore aggiunto, c’è ancora un grande potenziale da sfruttare.

Nessuno può però ignorare queste evoluzioni, vero?

No, nessuno. La valutazione intelligente dei dati, ad esempio, fa parte degli strumenti di lavoro odierni alla pari di un foglio di calcolo tradizionale. A titolo esemplificativo, per quanto riguarda l'automazione, siamo molto avanti in molti settori, specie in quello della segnalazione dei danni. Tuttavia, quando si tratta di usare l'intelligenza artificiale per creare valore aggiunto, c’è ancora un grande potenziale da sfruttare.
 

Dove vede possibili ostacoli?

L'intelligenza artificiale non è una banalità. Le esperte e gli esperti in questo ambito sono merce rara. Questo fa parte della realtà del mercato del lavoro che mette in difficoltà molte aziende. Anche la protezione dei dati però non è da meno.

Un chiodo fisso...

Effettivamente sì. Il fatto però è che l’intelligenza artificiale è una piovra di dati. Per addestrare i sistemi in modo pulito e affidabile e generare nuove informazioni sono necessarie grandi quantità di dati. Da un lato, questi devono essere disponibili in quantità e qualità sufficienti, dall'altro, però, bisogna anche poterli utilizzare. E poiché per ovvi motivi gli assicuratori hanno a disposizione molti dati personali, la questione della protezione dei dati è particolarmente delicata in questo settore.
 

Quali sono le ripercussioni dell’intelligenza artificiale sul nostro mondo del lavoro?

Gli effetti sono globali per natura e contenuto. Qui vorrei distinguere due prospettive: quella istituzionale e quella individuale. Le nuove tecnologie comportano sempre timori e incertezze. Ciò è particolarmente vero nel caso dell'intelligenza artificiale, poiché questa tecnologia a volte scatena persino paure esistenziali. Dal punto di vista istituzionale, è quindi fondamentale accompagnare i collaboratori in questo percorso e informarli in modo completo e trasparente sulle ripercussioni e sui cambiamenti.

Un tema importante è la propria idoneità al mercato del lavoro, che va sempre tenuta d’occhio.

E a livello individuale invece?

Un tema importante è la propria idoneità al mercato del lavoro, che va sempre tenuta d’occhio. Perché una cosa è chiara: i lavori cambiano. Certi profili professionali spariscono e ne nascono di nuovi. Non si tratta di una novità in sé, ma la velocità e la diffusione di questi sviluppi oggi sono diverse.
 

E se non lo facciamo, le macchine finiranno per superarci?

Questo è un timore ampiamente diffuso. In determinate funzioni è già successo o succederà. Ma neanche questa è una novità. L’industrializzazione ha mutato considerevolmente il mondo del lavoro e anche allora, oltre all’euforia, c’era tanta paura. Con le prime auto in strada molti hanno temuto che ci avrebbero uccisi tutti.
 

Ciò che per fortuna non è successo.

Sì, per fortuna. C’è però un aspetto che mi sta a cuore: oggi ci immaginiamo subito e troppo spesso lo scenario: o l’uomo o la macchina. Penso tuttavia che i due fattori non si escludano. Lo scenario dovrebbe piuttosto essere: l’uomo e la macchina. Non si dovrebbe quindi parlare solo di intelligenza artificiale, ma più che altro di «Augmented o Combined Intelligence», cioè la combinazione tra intelligenza umana e intelligenza artificiale.

La prof. dott.ssa Sita Mazumder è professoressa di informatica ed economia presso la Scuola universitaria professionale di Lucerna dal 2005. Dal 2022 è membro del Consiglio d’amministrazione del gruppo Helsana. Esercita, fra gli altri, ulteriori mandati nei Consigli di amministrazione di Clientis, Palfinger e Josef Manner. Inoltre, l’informatica ed economista, formatasi al Politecnico di Zurigo e all'Università di Zurigo, è membro della Commissione federale dell'energia elettrica.