Webinar: Bias algoritmici nella pratica
Ottobre 2025. Come riconoscere e correggere distorsioni nei dataset di training. Con esempi reali e strumenti operativi che puoi applicare subito.
Dettagli programmaL'intelligenza artificiale ha bisogno di una bussola etica
Aiutiamo le aziende a costruire sistemi AI sicuri e responsabili. Non basta che funzionino. Devono rispettare le persone, proteggere i dati e operare secondo principi trasparenti.
Parliamone insieme
I problemi che incontrano davvero le aziende
Abbiamo visto troppe implementazioni AI che funzionano tecnicamente ma creano problemi legali, etici o di fiducia. Questi sono gli ostacoli che affrontiamo ogni giorno con i nostri clienti.
Bias invisibili nei dati
Un sistema di selezione CV scartava candidate donne. Il problema? Dataset di training basato su assunzioni storiche. Serviva un audit completo dei dati prima del deployment.
Analisi dati pre-trainingOpacità decisionale
Come spieghi a un cliente perché l'AI ha rifiutato il suo credito? Se il sistema è una black box, sei nei guai. Lavoriamo su spiegabilità e documentazione chiara dei processi decisionali.
Explainable AIConformità GDPR sotto pressione
Molti sistemi AI violano il GDPR senza che nessuno se ne accorga. Il trattamento automatizzato richiede garanzie specifiche. Ti guidiamo attraverso valutazioni d'impatto e misure di protezione adeguate.
Privacy by designCaso studio: sistema di monitoraggio dipendenti
Un nostro cliente voleva introdurre AI per analizzare la produttività. Il rischio? Creare un ambiente di sorveglianza invasiva contrario alle normative sul lavoro.
Metodologia applicata
Abbiamo condotto una valutazione etica completa prima dell'implementazione. Il sistema originale raccoglieva dati eccessivi e mancava di trasparenza verso i lavoratori.
- Audit completo dei dati raccolti e minimizzazione necessaria
- Ridefinizione delle metriche per rispettare la dignità dei dipendenti
- Implementazione di dashboard trasparenti accessibili ai lavoratori
- Creazione di policy chiare su utilizzo e limiti del sistema
Risultato: un sistema che migliora l'efficienza senza compromettere la fiducia. I sindacati hanno approvato l'implementazione perché abbiamo lavorato sulla trasparenza fin dall'inizio.
Il nostro metodo di lavoro
Non usiamo checklist generiche. Ogni progetto AI ha rischi specifici che dipendono dal contesto, dal settore e dalle persone coinvolte. Il nostro approccio parte sempre dall'ascolto.
Valutazione contestuale
Analizziamo l'impatto reale del sistema sulle persone che lo useranno o ne subiranno le decisioni. Non teoria astratta, ma conseguenze concrete.
Coinvolgimento stakeholder
Parliamo con tutti: sviluppatori, utenti finali, responsabili legali. L'etica dell'AI è un lavoro di squadra, non una valutazione tecnica isolata.
Documentazione operativa
Creiamo framework pratici che il tuo team può usare quotidianamente. Policy chiare, procedure verificabili, strumenti di audit continuo.
Cosa dicono i nostri clienti
Stavamo per lanciare un chatbot per il servizio clienti. mytharorent ha individuato problemi di bias linguistico che avrebbero alienato parte della nostra utenza. Hanno risolto il problema prima che diventasse una crisi. Ora il sistema funziona per tutti.
Risorse per approfondire
Organizziamo webinar e sessioni formative per aiutare i team a comprendere le implicazioni etiche dell'AI. Questi eventi sono pensati per chi deve prendere decisioni concrete.
Workshop: AI e GDPR nel 2025
Novembre 2025. Sessione pratica su valutazioni d'impatto, diritti degli interessati e accountability. Per responsabili della protezione dati e project manager.
Iscriviti oraCostruisci AI di cui le persone possano fidarsi
Parliamo del tuo progetto. Ti aiuteremo a capire quali sono i rischi etici e di sicurezza, e come affrontarli in modo pratico. Nessun impegno, solo un confronto professionale.
Contattaci