Con l’evoluzione dei modelli generativi, l’IA sta diventando accessibile anche a figure non specializzate, accelerando la creazione di soluzioni su misura e trasformando significativamente i tempi e le modalità di sviluppo. In un contesto del genere, la data science assume un ruolo chiave per garantire sicurezza, accessibilità e precisione dei modelli, colmando il divario tra l’innovazione tecnologica e l’adozione, sotto certi aspetti, eccessivamente diffusa.
Un esempio di democratizzazione dell’IA in ambito di programmazione lo porta Wix, un pioniere nell’integrazione dell’IA sin dal 2016, introducendo un approccio “Do-AI-Yourself” per consentire anche ai non esperti di costruire e distribuire modelli semplici tramite una piattaforma interna. Il programma si fonda su formazione, strumenti standardizzati e valutazioni mirate, rendendo così possibile lo sviluppo rapido di funzionalità avanzate, come chatbot, sistemi di raccomandazione e microtargetting e modelli RAG per risposte potenziate.
Tuttavia, l’espansione dell’uso dell’IA può anche generare preoccupazioni, come per quanto riguarda la governance dei modelli, in particolare in termini di bias, divulgazione di dati sensibili e danni reputazionali. Perciò i data scientist svolgono un ruolo determinante monitorando le prestazioni, applicando tecniche di mitigazione del rischio e migliorando costantemente modelli e piattaforme attraverso personalizzazioni e ricerca etica.
Infatti, il futuro della democratizzazione dell’IA, secondo Wix, dipende dalla sinergia tra competenze tecniche e comprensione del contesto applicativo.
Leggi l’articolo completo: Il ruolo della scienza dei dati nella democratizzazione dell’intelligenza artificiale | di Lior Sidi | Marzo 2024 | Intelligenza-Artificiale su intelligenza-artificiale.eu.
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