Possiamo davvero fidarci di un’AI che decide da sola? E come possiamo capirla senza rinunciare alle sue performance?
A cura di Luca Barbanotti, Senior Customer Advisor Advanced Analytics and AI di SAS
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante: siamo passati da sistemi rigidi e determistici a modelli sempre più intelligenti e autonomi. Oggi parliamo di Agentic AI – sistemi capaci non solo di automatizzare compiti, ma anche di agire in autonomia per osservare il contesto, valutare opzioni, prendere decisioni, raggiungere obiettivi.
È affascinante, ma anche un po’ inquietante. Se un’AI può decidere da sola, come facciamo a sapere perché prende certe decisioni? E soprattutto, come possiamo garantire che siano corrette, giuste, o persino etiche?
Il dilemma della “scatola nera”
Modelli più semplici come alberi decisionali o regressioni ci permettono di seguire ogni passaggio della logica che porta ad una decisione. Invece, artefatti più avanzati, soprattutto se basati su deep learning e reinforcement learning (apprendimento per rinforzo), funzionano come una scatola nera: vediamo cosa entra e cosa esce, ma non sempre capiamo cosa succede dentro.
Questo pone una sfida reale: quando l’AI ci dà una risposta, possiamo fidarci? Senza spiegazioni comprensibili, diventa difficile valutare l’equità, l’accuratezza o la conformità delle sue decisioni. In settori critici come la sanità, la finanza o la giustizia, questo può diventare un problema serio.
Spiegabilità e governance: due parole chiave
Quando l’intelligenza artificiale prende parte a decisioni importanti – come una diagnosi medica o un investimento finanziario – la trasparenza non è un optional, ma una necessità. Serve per creare fiducia, per garantire il rispetto delle regole e per dare agli utenti la possibilità di comprendere e, se necessario, contestare il risultato.
Ma la spiegabilità da sola non basta. Serve anche un sistema di governance strutturato, che permetta di monitorare, auditare e regolare l’AI, anche quando evolve o si adatta a nuovi dati. Solo così possiamo garantire che l’AI operi in modo sicuro e controllato, anche in quelle situazioni in cui le si accorda una maggiore autonomia.
Perché spiegare l’agentic AI è così difficile
I sistemi di agentic AI sono complessi per natura: imparano attraverso l’interazione, si adattano continuamente e prendono decisioni su più livelli. Questo rende difficile non solo motivare le loro scelte, ma anche mantenere spiegazioni coerenti nel tempo. Ogni nuova interazione può modificare il comportamento del sistema, e quindi anche il modo in cui prende decisioni.
E poi c’è il nodo della conformità: se l’AI evolve, ciò che oggi è comprensibile e tracciabile potrebbe diventare obsoleto domani. È proprio per questo che serve una governance solida e sempre aggiornata.
È davvero necessario scegliere tra trasparenza e performance?
Spesso si pensa che spiegabilità e prestazioni siano in conflitto: maggiore trasparenza comporta inevitabilmente un sacrificio in termini di prestazioni. Ma non è sempre così. Esistono soluzioni ibride, che combinano modelli interpretabili con modelli potenti ma meno trasparenti. E le moderne piattaforme di decision intelligence aiutano le aziende a integrare governance e spiegabilità nei propri workflow, anche su larga scala.
Ad oggi, esistono già diversi casi d’uso dove la spiegabilità è già divenuta realtà:
- Sanità: i sistemi diagnostici AI ora mostrano ai medici quali biomarcatori hanno influenzato una diagnosi, aumentando la fiducia nelle decisioni.
- Finanza: gli algoritmi di investimento usano tecniche come i valori SHAP per rendere chiare le ragioni dietro le scelte di portafoglio.
- Marketing: gli agenti AI che gestiscono le interazioni con i clienti forniscono spiegazioni utili ai team di marketing per comprendere (e migliorare) le strategie.
Guardando al futuro: un’AI più responsabile
L’AI sta diventando sempre più autonoma, ma anche più potente. Per questo, non possiamo più permetterci di tralasciare spiegabilità e governance. Serve un equilibrio tra trasparenza, performance e controllo. Solo così possiamo costruire un futuro in cui l’AI lavora al nostro fianco in modo sicuro, etico e affidabile.
