„ Datenrevolution, Vorbereitung auf die digitale Revolution “ lautet der Titel der Konferenz, die am Freitag, 31. Mai, ab 9.30 Uhr im Sa Manifattura in Cagliari stattfinden wird (erster Termin der Veranstaltung, die vom Projekt „Smart Companies for Smart Cities“ gefördert wird). , eine Initiative der Firma Apply, finanziert von Sardegna Ricerche.

Eine herausragende Rednerin wird Donatella Taurasi sein, Professorin an der Haas School of Business der Berkeley University of California.

Professor, wie lautet Ihr Lebenslauf?

„Ich wurde in einem kleinen Dorf im grünen Irpinia geboren, das ich im Alter von 19 Jahren verließ, um an der Universität Bologna ein Finanzstudium zu absolvieren. Während meiner Doktorarbeit besuchte ich mehrere Universitäten im Ausland, darunter die NYU Stern School of Business und die Haas School of Business in Kalifornien. Diese Erfahrungen waren sehr prägend und die Nähe zum Silicon Valley führte mich schon bald in die Welt der Daten und Data Science ein. Während dieser Zeit entdeckte ich eine große Leidenschaft für das Lehren und nahm nach meiner Promotion mit Begeisterung das Angebot an, an der Fakultät der Haas School of Business zu arbeiten. Seitdem habe ich mehrere Kurse gehalten, die sich alle stark auf Daten und Technologie konzentrieren. Derzeit bin ich Data Science Officer bei Lumen Global Investments und Mitglied mehrerer Beiräte. Meine Leidenschaft war es schon immer, die Lücke zwischen technischem und nichttechnischem innerhalb von Unternehmen zu schließen. Aus diesem Grund bin ich besonders stolz darauf, meine Erfahrung anzubieten und mit Startups wie DataMasters, der italienischen KI-Akademie für Schulungen in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft, zusammenzuarbeiten. Meine Zukunft ist sicherlich auf Initiativen ausgerichtet, die diese Lücke weiterhin schließen werden.“

Was bedeutet Datenkultur?

„Ich glaube, es ist das Herzstück jeder Initiative zur künstlichen Intelligenz.“ Es handelt sich um ein Konzept, das von Unternehmen und Organisationen weltweit oft unterschätzt wird. Wir haben die Zeiten, in denen Daten nur um ihrer Erhebung willen gesammelt wurden, längst hinter uns gelassen. Wir müssen uns davon befreien, Daten mit dem Großbuchstaben D zu bezeichnen, und sie als das nutzen, was sie sind: ein Werkzeug für einen Zweck.“

Welches Ende?

„Auf jeder Ebene und in jedem Kontext Entscheidungen von sehr hoher Qualität treffen, die Wert schaffen.“ Der erste Schritt zu diesem Ziel besteht darin, die Datenkultur in unseren Organisationen zu pflegen, ob öffentlich, privat oder anderweitig. Unter Datenkultur versteht man die Übernahme von Praktiken und Einstellungen, die die Nutzung von Daten innerhalb einer Organisation verbessern. Das bedeutet, ein Umfeld zu fördern, in dem Entscheidungen auf genauen und relevanten Daten basieren und in dem alle Mitarbeiter, unabhängig von ihrer Rolle, deren Bedeutung verstehen und wissen, wie sie diese effektiv nutzen können. Eine starke Datenkultur fördert Transparenz, Innovation und Vertrauen in datengesteuerte Analysen.“

Und Data Governance, was bedeutet das?

„Wenn wir KI verwenden, insbesondere generative KI, erhöht sich jedes Risiko, sei es Voreingenommenheit, Diskriminierung, Hacking oder ein leistungsschwaches Modell, auf ein Niveau, das bis vor einigen Jahren undenkbar war. Die Variable, die wir im Kontext von KI-Modellen vor allem kontrollieren können, ist der Input, also die Daten. Wir müssen uns unbedingt auf die Qualität der Daten konzentrieren, die wir zum Trainieren von KI-Modellen verwenden. Data Governance, die ich AI Governance nennen würde, um den gesamten Prozess abzudecken, ist ein Schlüsselaspekt, der in Organisationen proaktiv gepflegt werden muss und nicht nur als Compliance-Übung für Regulierungsbehörden betrachtet werden muss. Unter Data Governance versteht man eine Reihe von Prozessen, Richtlinien, Standards und Metriken, die die effektive und sichere Nutzung von Daten innerhalb einer Organisation gewährleisten. Dazu gehören die Verwaltung der Datenqualität, der Schutz sensibler Daten, die Einhaltung von Vorschriften und die Festlegung von Verantwortlichkeiten in verschiedenen Aspekten der Datenverwaltung. Eine gute Datenverwaltung trägt dazu bei, dass Daten korrekt, zugänglich und geschützt sind.“

Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Entwicklung einer wirksamen Strategie in diesem Sektor?

„Ich weiß, dass viele Unternehmen die Implementierung von KI-Modellen als Herausforderung betrachten, aber ich glaube, sie sollten sie stattdessen als große Chance begreifen.“ Sich nicht darauf vorzubereiten, es zu seinen Gunsten auszunutzen, wäre meiner Meinung nach das digitale Äquivalent dazu, sich selbst ins Bein zu schießen. Von den Führungskräften bis hin zur gesamten Hierarchieleiter hat jeder im Unternehmen die Verantwortung, die Rolle dieser Tools, unterstützt durch Qualitätsdaten, bei der Verbesserung unserer Entscheidungen zu verstehen. Darüber hinaus ermöglicht uns dieser innovative Prozess, Kennzahlen und Prozesse zu überprüfen. Unternehmen müssen sicherlich in die Schulung ihrer Mitarbeiter investieren, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die technischen und nichttechnischen Fähigkeiten erwerben, die für die effektive Nutzung von Daten erforderlich sind. Dieser Schritt wird dazu beitragen, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die die Nutzung von Daten wertschätzt und Daten in den Mittelpunkt jeder Geschäftsentscheidung stellt. Jedes einzelne Unternehmen muss sicherstellen, dass es mit Daten arbeitet, die von höchster Qualität (genau, vollständig und aktuell), sicher (geschützt vor unbefugtem Zugriff und Verstößen) und zugänglich sind.“

Wir reden jeden Tag über Künstliche Intelligenz, in welchen Bereichen kann sie konkrete Anwendung finden und unseren Alltag verbessern?

«Künstliche Intelligenz kann unser Leben in vielen Bereichen verbessern. Im Gesundheitswesen kann es schnellere und genauere medizinische Diagnosen sowie personalisierte Medizin ermöglichen. Im Transportwesen kann es zu autonomen Fahrzeugen, Verkehrsoptimierung und Verbesserungen in der Logistik führen. Im Finanzsektor kann KI prädiktive Analysen, Betrugserkennung und Anlageverwaltung erleichtern. Im Bildungsbereich kann es das Lernen personalisieren, virtuelle Tutoren bereitstellen und die Leistung der Schüler analysieren. Darüber hinaus kann KI den Kundenservice, die vorausschauende Wartung, die Automatisierung von Produktionsprozessen und die Optimierung der Lieferkette revolutionieren. Dies sind nur einige Beispiele, doch die Einsatzmöglichkeiten von KI gehen weit darüber hinaus. Wir werden (und sehen es bereits) sicherlich interessante Anwendungen in datenreichen Sektoren oder in Kontexten, in denen es schon immer eine starke Berufung zur Datenerfassung gab, insbesondere durch Experimente.“

Aber künstliche Intelligenz macht – in der kollektiven Vorstellung – auch alberne Dinge, wie zum Beispiel Kleber in Pizza oder Benzin in Spaghetti …

„Künstliche Intelligenz ist nicht perfekt und kann Fehler machen, insbesondere wenn sie nicht richtig trainiert wird oder die Trainingsdaten von geringer Qualität sind.“ Mit guter Datenverwaltung und sorgfältiger menschlicher Aufsicht lässt sich jedoch ein Großteil dieses „Unsinns“ vermeiden. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass KI ein Werkzeug ist und seine Wirksamkeit davon abhängt, wie es entwickelt und implementiert wird.“

Glauben Sie, dass junge Menschen in Italien ausreichend ausgebildet sind, um sich dieser „Revolution“ zu stellen? Sind die italienischen Universitäten darauf vorbereitet?

„Italienische Universitäten machen Fortschritte bei der Integration künstlicher Intelligenz in ihre Studienprogramme, aber es gibt noch viel zu tun.“ Es ist von entscheidender Bedeutung, dass akademische Einrichtungen das Angebot spezifischer Kurse in den Bereichen KI, Datenwissenschaft, Statistik und Programmierung erweitern und mit der Industrie zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Lehrpläne relevant und aktuell sind. Auch kontinuierliches Training und Lernen sind unerlässlich, um junge Menschen auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten.“

Und in den Vereinigten Staaten?

„In den Vereinigten Staaten sind viele Universitäten bereits führend in der Lehre von KI und Datenwissenschaft, mit speziellen Programmen und Kooperationen mit führenden Technologieunternehmen.“ Allerdings gibt es Unterschiede zwischen verschiedenen Institutionen und Regionen. Eliteuniversitäten bieten hervorragende Ausbildungsmöglichkeiten, aber es ist wichtig, dass diese Ressourcen auch an weniger renommierten Universitäten und benachteiligten Gemeinden verfügbar sind.“

Was halten Sie vom jüngsten KI-Gesetz des Europäischen Parlaments?

„Die EU ist bei der Kodifizierung von KI-Vorschriften viel entschiedener vorangekommen als die USA.“ Das KI-Gesetz des Europäischen Parlaments stellt einen bedeutenden Schritt zur Regulierung künstlicher Intelligenz dar, um deren sichere und ethische Nutzung zu gewährleisten. Ziel dieses Gesetzes ist es, einen klaren Regulierungsrahmen zu schaffen, der die Rechte der Bürger schützt und verantwortungsvolle Innovationen fördert. Das KI-Gesetz spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Rechtssicherheit, der Erleichterung von Investitionen und Innovationen sowie bei der Entwicklung eines Binnenmarkts für KI und verhindert so eine Marktfragmentierung innerhalb der EU. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass solche Vorschriften die Innovation nicht ersticken, sondern sie in eine Richtung lenken, die den sozialen und wirtschaftlichen Nutzen maximiert. Um sich an die schnelle technologische Entwicklung anzupassen, ist ein Gleichgewicht zwischen Regulierung und Flexibilität erforderlich.“

Welchen Rat geben Sie Unternehmen und Institutionen?

„Mein Rat an Unternehmen ist, proaktiv statt reaktiv zu sein.“ Bei schwerwiegenden Verstößen, insbesondere im Datenschutzbereich, muss die Regulierungsbehörde eingreifen. Wenn Unternehmen auf transparente und verantwortungsvolle Weise Prozesse implementieren, die sicherstellen, dass diese Modelle dem Gemeinwohl dienen, kann meiner Meinung nach die richtige Balance zwischen Regulierung und Innovation gefunden werden. Ich rate der Regulierungsbehörde, der Kommunikation mit den verschiedenen Interessengruppen Vorrang einzuräumen, bevor sie eine Realität, die sich noch in voller Entwicklung befindet und über die wir noch viel lernen müssen, aggressiv kodifiziert.“

© Riproduzione riservata