{"id":2138,"date":"2020-02-27T15:13:40","date_gmt":"2020-02-27T14:13:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fluentis.com\/blog\/digital-transformation-e-customer-experience-copy\/"},"modified":"2023-08-04T15:57:35","modified_gmt":"2023-08-04T13:57:35","slug":"etica-digitale-trasparenza-e-tracciabilita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/blog\/etica-digitale-trasparenza-e-tracciabilita\/","title":{"rendered":"Etica digitale: Trasparenza e Tracciabilit\u00e0"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019etica digitale e la privacy negli ultimi anni sono diventati temi scottanti per individui, organizzazioni e governi. I consumatori sono sempre pi\u00f9 consapevoli che le loro informazioni personali sono preziose ed esigono un controllo al riguardo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Le organizzazioni riconoscono il rischio crescente derivante dal gestire i dati personali e i governi stanno implementando leggi molto rigorose per garantire che ci\u00f2 avvenga.
L\u2019Intelligenza Artificiale e l\u2019uso di modelli di apprendimento automatico sollevano un nuovo campanello d\u2019allarme, l\u2019etica digitale sottolinea la necessit\u00e0 di un\u2019Intelligenza Artificiale spiegabile<\/strong> e in grado di garantire che il sistema in cui opera sia etico ed equo.<\/p>\n\n\n\n

Trasparenza e tracciabilit\u00e0 sono elementi fondamentali per supportare le esigenze di etica digitale e privacy. La trasparenza e la tracciabilit\u00e0 non si riferiscono a un singolo prodotto o una singola azione. Si tratta di una serie di azioni, tecnologie e pratiche di supporto progettate per soddisfare i requisiti normativi, sancire un approccio etico all\u2019uso dell\u2019Intelligenza Artificiale e di altre tecnologie avanzate e riparare la crescente mancanza di fiducia al riguardo.<\/p>\n\n\n\n

Intelligenza Artificiale e algoritmi spiegabili ed etici<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le decisioni algoritmiche guidano tutto ci\u00f2 che le organizzazioni e i consumatori fanno: recruiting, acquisti di prodotti e servizi, quali contenuti vengono visualizzati sul web, ma anche informazioni sensibili come ad esempio se a un individuo \u00e8 stato approvato o meno un prestito, o persino la fedina penale di un individuo.<\/p>\n\n\n\n

Algoritmi distorti o errati rischiano gravi ripercussioni per dipendenti, investitori e clienti. Potrebbero causare seri danni, addirittura comportare gravi sanzioni alle organizzazioni responsabili. I rischi legali includono pregiudizi di genere e razziali e altre forme di attivit\u00e0 discriminatorie.
La mancanza di spiegabilit\u00e0 o l\u2019incapacit\u00e0 di dimostrare l\u2019inconsistenza di pregiudizio nei processi algoritmici possono significare l\u2019impossibilit\u00e0 da parte di un\u2019organizzazione di giustificarsi di fronte al pubblico o in tribunale. <\/p>\n\n\n\n

Explainable AI<\/strong>, ovvero la spiegabilit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale, \u00e8 l\u2019insieme di funzionalit\u00e0 che descrive un modello, evidenzia i suoi punti di forza e di debolezza, predice il suo comportamento probabile e identifica eventuali possibili bias.<\/p>\n\n\n\n

Trasparenza e tracciabilit\u00e0 sono qualcosa di cui le aziende devono tener conto: entro il 2025, il 30% dei contratti governativi e di grandi imprese per l\u2019acquisto di prodotti e servizi digitali che fanno uso di Intelligenza Artificiale richieder\u00e0 l\u2019uso di sistemi di AI spiegabili ed etici.<\/p>\n\n\n\n

Privacy, propriet\u00e0 e controllo dei dati<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le persone sono sempre pi\u00f9 preoccupate del modo in cui le loro informazioni personali vengono utilizzate dalle organizzazioni nel settore pubblico e privato; le ripercussioni di questo stato d\u2019animo collettivo impatteranno di certo le aziende che non affronteranno in modo proattivo la situazione.<\/p>\n\n\n\n

Mentre il settore privato \u00e8 sempre pi\u00f9 vincolato dalla legislazione sulla privacy, le forze dell\u2019ordine e i servizi di sicurezza hanno molti meno controlli. I servizi di polizia utilizzano il riconoscimento facciale per identificare le persone di interesse, usano il riconoscimento automatico della targa per tracciare i veicoli, utilizzano i dati dei fitness tracker per stabilire la posizione e la frequenza cardiaca delle persone al momento di un crimine. Hanno persino usato Face ID per sbloccare il telefono di un indiziato sospetto. Con miliardi di endpoint che raccolgono informazioni, le forze dell\u2019ordine possono identificare chi sei, dove sei, cosa stai facendo e persino cosa stai pensando.<\/p>\n\n\n\n

Il passaggio dalla Privacy all\u2019Etica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Qualsiasi discussione sulla privacy deve essere fondata sul tema pi\u00f9 ampio dell\u2019etica digitale e della fiducia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ma cosa intendiamo quando parliamo di fiducia?<\/strong> La fiducia \u00e8 una ferma convinzione nell\u2019affidabilit\u00e0, verit\u00e0 o abilit\u00e0 di qualcuno o qualcosa. La fiducia \u00e8 spesso vista come l\u2019accettazione della verit\u00e0 di una dichiarazione senza prove o indagini; ma, in realt\u00e0, la fiducia si ottiene in genere da azioni dimostrabili nel tempo e non viene fornita alla cieca.<\/p>\n\n\n\n

Nell\u2019applicazione pratica, la posizione di un\u2019organizzazione sulla privacy deve essere guidata dalla sua posizione pi\u00f9 ampia e dalle sue azioni in termini di etica e fiducia. Il passaggio dalla privacy all\u2019etica sposta la conversazione da \u201cSiamo conformi?\u201d verso \u201cStiamo facendo la cosa giusta?\u201d o \u201cStiamo dimostrando che stiamo cercando di fare la cosa giusta?\u201d<\/p>\n\n\n\n

Le persone sono legittimamente preoccupate riguardo l\u2019uso dei loro dati personali e stanno iniziando a reagire. Tentativi di personalizzazione errati, copertura mediatica e azioni legali hanno chiarito una cosa ai clienti: i loro dati sono preziosi. E cos\u00ec, vogliono riprendere il controllo. I clienti possono rinunciare ai servizi, pagare in contanti o bitcoin, utilizzare VPN per mascherare la loro posizione o fornire informazioni false.<\/p>\n\n\n\n

La legislazione sul diritto all\u2019oblio (RTBF) esiste in molte giurisdizioni, tra cui Europa, Sudafrica, Corea del Sud e Cina. Il diritto alla portabilit\u00e0 dei dati consente ai clienti di portare pi\u00f9 facilmente i propri dati personali e le proprie attivit\u00e0 altrove. Le informazioni personali di grande valore che le organizzazioni hanno raccolto con fatica nell\u2019ultimo decennio stanno scomparendo.<\/p>\n\n\n\n

La mancata integrazione della privacy in una strategia di personalizzazione pu\u00f2 portare a risultati indesiderati, come un alto tasso di abbandono dei clienti, la mancanza di lealt\u00e0 e fiducia, nonch\u00e9 danni alla reputazione di un marchio. In alcuni casi, potrebbe anche verificarsi un intervento normativo se i clienti ritengono che la loro privacy sia stata compromessa.<\/p>\n\n\n\n

Ricordiamoci che costruire la fiducia dei clienti in un\u2019azienda \u00e8 difficile, ma perderla \u00e8 molto facile<\/strong>. Le aziende che abusano dei dati personali perderanno la fiducia dei propri clienti. L\u2019affidabilit\u00e0 \u00e8 un fattore chiave nella promozione della brand reputation e della redditivit\u00e0 aziendale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’etica digitale e la privacy negli ultimi anni sono diventati temi scottanti per individui, organizzazioni e governi. I consumatori sono sempre pi\u00f9 consapevoli che le loro informazioni personali sono preziose ed esigono un controllo al riguardo.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":2142,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-2138","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-trend-tecnologici"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2138"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2143,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138\/revisions\/2143"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2142"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2138"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2138"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2138"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}