Il Regolamento europeo sull'IA (AI Act) obbliga i fornitori e gli utilizzatori di sistemi di IA a garantire un determinato livello di alfabetizzazione sull'IA presso il proprio personale. L'idea alla base è semplice: chi lavora con un sistema di IA o basa decisioni su di esso deve capire cosa fa il sistema, quali dati utilizza e dove si collocano i limiti della sua attendibilità. Senza questa comprensione, nessuno può valutare correttamente se un risultato è corretto o se qualcosa va storto.
Gli obblighi esatti, chi esattamente riguardano e da quando si applicano, sono indicati nel regolamento stesso e nei relativi documenti di attuazione. Poiché i testi e le date di applicazione possono essere modificati o ulteriormente specificati, lo stato attuale delle cose è reperibile presso le fonti ufficiali dell'UE e presso le autorità di controllo che pubblicano informazioni in materia. Questa pagina descrive il meccanismo, non la data precisa o il numero esatto dell'articolo.
L'alfabetizzazione sull'IA non è un requisito di diploma né un obbligo di corso in sé. Si tratta di un risultato funzionale: i collaboratori che lavorano con un sistema di IA devono essere in grado di:
La gravosità di questo requisito dipende fortemente dal livello di rischio del sistema. Per i sistemi classificati come ad alto rischio, come illustrato nella pagina sull'IA ad alto rischio sul posto di lavoro, le aspettative in materia di conoscenza, supervisione e documentazione sono notevolmente più elevate rispetto a un semplice strumento di supporto per testi o pianificazione.
L'alfabetizzazione sull'IA riguarda direttamente la questione di quali compiti un'organizzazione affida all'IA, quali rimangono sotto supervisione e quali restano lavoro umano. È esattamente la tripartizione che ftetoai.com valuta per ogni compito:
1. l'IA svolge il compito autonomamente; 2. l'IA svolge il compito in parte, con un collaboratore che approva o respinge motivando la decisione; 3. il compito rimane lavoro umano.
La seconda categoria è esattamente dove l'alfabetizzazione sull'IA è più urgente. Un collaboratore che deve approvare o respingere un risultato dell'IA può farlo in modo significativo solo se capisce cosa ha fatto il sistema e dove tipicamente si verificano errori. Senza questa comprensione, la "supervisione umana" diventa una firma senza contenuto, il che non riduce il rischio di errori ma lo sposta.
Questa dipendenza varia notevolmente da settore a settore e da compito a compito. Nel commercio all'ingrosso entrano in gioco sistemi e rischi diversi rispetto all'industria manifatturiera o al settore dei trasporti: si vedano ad esempio le panoramiche su cosa può assumere l'IA nel commercio all'ingrosso, cosa può assumere l'IA nell'industria manifatturiera e cosa può assumere l'IA nel settore dei trasporti. Il livello di alfabetizzazione sull'IA necessario segue il compito, non il titolo della funzione: due collaboratori con la stessa funzione possono richiedere un livello di conoscenza diverso, a seconda di quali compiti supportati dall'IA svolgono effettivamente.
Le organizzazioni che impiegano sistemi di IA devono, in pratica, definire e garantire:
Questi punti riguardano anche il trattamento dei dati più ampio legato ai sistemi di IA. Quando un compito comporta il trattamento di dati personali, si applicano inoltre i requisiti descritti nella pagina sul GDPR nell'automazione dei compiti, oltre ai requisiti relativi all'alfabetizzazione sull'IA in sé.
L'alfabetizzazione sull'IA non costituisce una base per decisioni relative al personale e questa pagina non fornisce alcuna motivazione in tal senso. Se una carenza di conoscenze abbia conseguenze per una funzione, un ruolo o un rapporto di lavoro è una questione che presenta requisiti legali propri, tra l'altro in materia di diritto del lavoro e di partecipazione dei lavoratori. Su questo, questa pagina non si pronuncia; ciò richiede una consulenza specifica, adeguata alla situazione.
Allo stesso modo, questa pagina non pretende di sapere quanto budget o quanto tempo di formazione richieda l'alfabetizzazione sull'IA in una specifica organizzazione. Ciò dipende dal numero di sistemi, dalla loro classe di rischio, dalla complessità dei compiti e dal livello di conoscenza esistente. Chi cerca una cifra in merito non la troverà in testi generali ma in un'analisi dei propri compiti e sistemi.
Un primo passo consiste nel definire chiaramente quali compiti nella sua organizzazione vengono già svolti con il supporto dell'IA, e quali di questi rientrano sotto supervisione rispetto a quelli completamente automatizzati. Questa distinzione rende immediatamente visibile dove l'alfabetizzazione sull'IA conta di più.
La quickscan gratuita di ftetoai fornisce a tal proposito un primo orientamento: dodici domande, senza account, con un'indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo può oggi essere assunta dall'IA. La werkscan completa, che approfondisce il livello dei compiti e i requisiti di supervisione, è ancora in fase di sviluppo. La quickscan è un'indicazione, non una verifica giuridica del requisito di alfabetizzazione sull'IA nella sua organizzazione.
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