Stroncature Digest #20
L’utilizzo dei dati sintetici per il training di modelli AI in scenari aziendali complessi
Le aziende che adottano strategie data-driven si trovano spesso a dover affrontare problemi di riservatezza dei dati, scarsa integrità delle informazioni e dataset insufficienti. I dati sintetici emergono come una soluzione innovativa per superare questi ostacoli, offrendo informazioni artificiali che riproducono le caratteristiche dei dati reali senza esporre informazioni sensibili. Questa tecnologia permette di testare algoritmi di machine learning o applicazioni software in modo sicuro, evitando il rischio di divulgare dati personali effettivi. In contesti aziendali complessi, i dati sintetici consentono dunque di coniugare la necessità di analisi approfondite con il rispetto delle normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati.
L’adozione di sistemi di apprendimento incrementale per adattarsi a contesti in evoluzione
Le odierne imprese operano in ambienti caratterizzati da rapidi mutamenti nei mercati, nei comportamenti dei clienti e nei fattori competitivi. In tale scenario, i tradizionali modelli di machine learning statici – addestrati una tantum su dati storici – mostrano rapidamente i loro limiti, esponendo i sistemi di AI al rischio di diventare obsoleti di fronte a condizioni nuove.
L’applicazione dell’automazione cognitiva nelle attività di compliance normativa e gestione del rischio
Le funzioni di compliance normativa e di gestione del rischio all’interno delle aziende affrontano una mole crescente di informazioni da analizzare e normative da rispettare, in un contesto regolamentare sempre più complesso. In questo ambito, l’automazione cognitiva – ovvero l’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale e algoritmi avanzati per automatizzare compiti che richiedono capacità di comprensione e decisione – si sta affermando come un fattore abilitante decisivo. L’idea di fondo è quella di applicare l’AI alle funzioni di Governance, Risk & Compliance (GRC) per supportare processi decisionali intelligenti, automatizzati e informati, minimizzando i rischi e assicurando l’adesione alle norme.
Architetture di AI federata per la condivisione sicura di dati tra imprese
In un contesto in cui i dati sono diventati un asset strategico, le imprese si trovano spesso nella necessità di collaborare condividendo informazioni, senza però poterle trasferire liberamente a causa di vincoli di riservatezza, normative stringenti o timori di sicurezza. L’AI federata – e in particolare l’approccio dell’apprendimento federato – nasce come risposta innovativa a questa esigenza, proponendo un’architettura di machine learning distribuita in cui i modelli vengono addestrati in modo collaborativo senza che i dati lascino i rispettivi database d’origine.