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If you think education is expensive, try ignorance

Derek Bok

Docenti

Dopo avere individuato i temi da  trattare, abbiamo sempre cercato sul mercato internazionale il massimo del know-how per poterli affrontare.

Il nostro motto è stato sempre: “go to the source”, e questa ricerca ci ha fatto incontrare nel corso degli anni personaggi fondamentali della storia dell’Information Technology.

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Corsi e Conferenze

I nostri corsi e le nostre conferenze affrontano gli argomenti più critici e più caldi dell’Information Technology.

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Eventi Online in Inglese con traduzione simultanea

Per ragioni legate al fuso orario, gli eventi tenuti da docenti americani saranno distribuiti su più giornate e si svolgeranno nel pomeriggio dalle 14 alle 18.

Data Quality: un “must” per il successo del Business

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27 Mag - 28 Mag, 2024

Docente: Nigel Turner

L’approccio Data Lakehouse alla moderna Architettura Dati

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31 Mag, 2024

Docente: John O'Brien

L’Intelligenza Artificiale Generativa con LangChain

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04 Giu - 05 Giu, 2024

Docente: Ivan Reznikov

Metadati attivi per Data Fabric e Data Management avanzato

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06 Giu, 2024

Docente: John O'Brien

Cataloghi Dati

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07 Giu, 2024

Docente: Mike Ferguson

Data Governance
una guida pratica

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10 Giu - 11 Giu, 2024

Docente: Nigel Turner

Lo Smart Data Protocol

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12 Giu - 13 Giu, 2024

Docente: Derek Strauss

Chief Data Officer Master Class

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17 Giu - 20 Giu, 2024

Docente: Derek Strauss

Eventi Online in Italiano

Gestione dei Requisiti e Specifica dei Documenti di Analisi

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03 Giu - 05 Giu, 2024

Big Data: Tecnologie e Problematiche

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16 Ott - 18 Ott, 2024

Gestione avanzata di Progetti

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24 Ott - 25 Ott, 2024

Prompt Engineering

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28 Ott - 29 Ott, 2024

Agile Project Management

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14 Nov - 15 Nov, 2024

Blockchain

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20 Nov - 22 Nov, 2024

Test di sistema e di accettazione

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28 Nov - 29 Nov, 2024

Analisi dei Processi di Business con BPMN

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04 Dic - 06 Dic, 2024

Articolo del mese

Maggio 2024

Prossimi eventi di questo docente:

12-13 Giugno 2024 Online live streaming:
Lo Smart Data Protocol

17-20 Giugno 2024 Online live streaming:
Chief Data Officer Master Class

 

Etica, privacy e organizzazione. Le sfide dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale rivoluziona innumerevoli aspetti della vita moderna, dai consigli personalizzati ai veicoli autonomi. Accanto all’enorme potenziale, l’AI presenta però anche una serie di sfide che devono essere affrontate per un uso responsabile

Dalle considerazioni etiche alle questioni di credibilità e privacy, navigare nel complesso scenario delle sfide dell’AI richiede un approccio multiforme. Iniziamo a dire che l’AI apprende dalla storia: gli algoritmi di AI sono addestrati su dati storici, ma questa dipendenza da informazioni passate può portare a pregiudizi intrinseci. Dati incompleti o distorti possono alimentare il bias di selezione, rafforzando le disuguaglianze esistenti e perpetuando la discriminazione. Oltre ai pregiudizi umani incardinati nell’AI, esiste il rischio di manipolazione degli utenti, generato dall’effetto risonanza. Considerato che l’AI apprende dai dati generati dagli esseri umani, eredita i pregiudizi presenti nei dati e questo può portare a processi decisionali parziali, rafforzando ulteriormente i bias e le disuguaglianze sociali. I motori di raccomandazione e gli algoritmi di contenuti personalizzati possono influenzare le preferenze degli utenti, plasmando percezioni e comportamenti in modo sottile ma significativo. Questo solleva preoccupazioni sulla manipolazione individuale attraverso piattaforme guidate dall’AI. L’effetto risonanza o “camera dell’eco” deriva dalla circolazione e condivisione ampia degli stessi dati, portando il motore di intelligenza artificiale ad assegnare punteggi elevati e quindi a discriminare ulteriormente. In altre parole, una bugia ampiamente condivisa diventa verità.

Alla ricerca di trasparenza e precisione – I modelli di AI spesso operano come scatole nere, prendendo decisioni basate su algoritmi complessi e parametri non immediatamente comprensibili dagli esseri umani. Questa mancanza di trasparenza mina la fiducia nei sistemi di AI. Nonostante, l’AI eccella in molte attività, gli errori di predizione sono inevitabili. L’attenzione umana tende a concentrarsi più sui fallimenti che sui successi, amplificando l’impatto delle imprecisioni dell’AI, riducendo la sua credibilità. Inoltre, l’AI può produrre correlazioni o modelli intriganti ma privi di utilità pratica. Distinguere tra insights significativi e semplici curiosità è essenziale per evitare sprechi di risorse in progetti irrilevanti. La capacità dell’AI di scoprire correlazioni o modelli inaspettati può fornire insights preziosi, ma può anche generare scetticismo e diffidenza quando i risultati sfidano il buon senso o le aspettative convenzionali.

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