Intelligenza artificiale e business intelligence: le nuove frontiere della tecnologia

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Paola Finetto – partner e avvocato specializzata in data protection e cyber security – approfondisce il tema della tutela dei dati in relazione all’applicazione dell’intelligenza artificiale ai processi di business in un articolo pubblicato sul magazine Compliance di SEAC.

Da quando lo scambio di informazioni personali online è diventato una componente fondamentale della socializzazione, il diritto alla protezione dei dati si è ulteriormente complicato. Infatti, le interazioni tecnologiche riguardano dati definibili res derelictae, più che intenzionalmente e consapevolmente immessi nel sistema digitale. È ormai necessario individuare le sfide poste dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale, soprattutto nell’ambito della business intelligence (BI). Con questo termine si intende la combinazione di strategia e tecnologia per la raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati da fonti interne ed esterne per la costituzione di un approccio aziendale data-driven. Ciò implica l’utilizzo di algoritmi che consentono di attuare analisi predittive per migliorare le strategie commerciali, intraprendere azioni informate e implementare processi aziendali più efficienti.

Il trattamento dei dati nei processi decisionali automatizzati

Dall’integrazione della business intelligence e l’intelligenza artificiale (AI) deriva la continuous intelligence (CI). Questo metodo si basa sull’intelligenza artificiale e usa il machine learning per processare e interpretare un flusso continuo di dati disgregati, scoprire modelli complessi e fornire conoscenze che possono essere immediatamente e automaticamente tradotte in azioni: si tratta del concetto di time sensitive data.

L’articolo analizza inoltre le applicazioni di intelligenza artificiale ai processi decisionali automatizzati, per i quali deve essere sempre previsto un sistema di monitoraggio. Le nuove possibilità di controllo a distanza, ad esempio, richiedono un costante bilanciamento tra l’interesse alla massimizzazione delle potenzialità tecnologiche e la tutela della riservatezza dei lavoratori, come nei casi della profilazione e della gestione dei rapporti di lavoro.