L’AI secondo Sas: se non è affidabile, non è utile

Lo Starhotel Rosa Grand Milano ha ospitato un pomeriggio di dialogo organizzato da Sas sul futuro dell’intelligenza artificiale, culminato con una visita esclusiva, a porte chiuse al Duomo: un gesto simbolico che ha chiuso l’evento con un’immagine concreta della sfida raccontata dagli ospiti sul palco. Come la luce che attraversa le vetrate della cattedrale milanese, l’Agentic AI promette di filtrare la complessità delle decisioni aziendali, rendendole più leggibili e accessibili, senza semplificarle.

A esprimere con chiarezza questa visione è stato Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader dell’azienda leader negli analytics durante la serata del 28 ottobre: “Le vetrate che rendono celebre il Duomo di Milano in tutto il mondo filtrano la luce naturale in modo unico, restituendo un effetto chiaro, visibile. Pensando a questa serata, mi è venuto in mente un paragone forse un po’ azzardato, ma efficace: l’Agentic AI, nella nostra visione, ha proprio questa funzione. Agisce come quella luce, rendendo comprensibili decisioni che altrimenti resterebbero nascoste dietro strutture articolate e difficili da leggere”.

L’evento, dal titolo Executive Perspectives: Navigating Innovation, ha messo a confronto esperti e aziende, aprendo uno spazio di riflessione sui cambiamenti in atto nel mondo dell’AI. Mirella Cerutti, Regional Vice President di Sas, ha invitato i presenti a riflettere sulla necessità di integrare queste tecnologie nel tessuto imprenditoriale italiano in modo chiaro, responsabile e sempre supervisionabile: “L’umano deve poter intervenire, verificare e guidare. È un principio fondante del nostro approccio tecnologico, da oltre cinquant’anni”.

La fiducia nell’intelligenza artificiale come leva di trasformazione

Il primo momento della serata è stato dedicato alla presentazione della ricerca realizzata con Idc. Angelo Tenconi, Senior Director Customer Advisory di Sas, ha spiegato come la GenAI venga oggi percepita come due volte più affidabile dell’AI tradizionale, probabilmente perché “ci fidiamo di ciò che ci parla in modo naturale”. Ma dietro questa apparente semplicità si celano sfide complesse: dalla tracciabilità delle decisioni, alla privacy dei dati, fino alla necessità di una governance strutturata.

Secondo la ricerca, le aziende che investono in sistemi di AI affidabile hanno il 60% in più di probabilità di raddoppiare il ritorno sugli investimenti. Tuttavia, solo il 40% ha implementato oggi reali sistemi di controllo. In Italia, il tema più sentito resta quello delle competenze: due terzi delle aziende dichiara carenze significative nel comprendere e gestire le tecnologie AI.

Da sinistra, Angelo Tenconi, Senior Director Customer Advisory di Sas, e Alessio Jacona, curatore dell'Osservatorio IA di Ansa.it

Da sinistra, Marta Cicchetti, Sr. Customer Advisor AI & Advanced Analytics di Sas; e Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader dell'azienda

Da sinistra, Chiara Celsi, Partner di Deloitte e AI & Cognitive Country Leader; Nicasio Muscia, Managing Director e Responsible AI Lead di Accenture e Giuseppe Niolu, Partner Advisory di Kpmg Italia

Agentic AI in Action

Il momento centrale dell’evento, Agentic AI in Action, è stato un dialogo serrato tra Nicola Scarfone e Marta Cicchetti, Sr. Customer Advisor AI & Advanced Analytics di Sas. A due voci, hanno spiegato come l’Agentic AI rappresenti una nuova frontiera rispetto ai tradizionali modelli LLM.

“L’agente AI non si limita a rispondere, ma agisce, si adatta al contesto, prende decisioni. Questo cambio di paradigma porta con sé il cosiddetto trust dilemma“, ha spiegato Cicchetti. Il 46% delle aziende vive infatti un disallineamento tra la fiducia riposta nei sistemi di AI e l’affidabilità delle azioni da essi compiute.

Scarfone ha precisato che, in Sas, l’approccio è orientato a sistemi ibridi, dove l’autonomia dell’agente è bilanciata dalla supervisione umana, all’interno di un framework chiaro di governance. “Serve sempre poter spiegare perché una decisione è stata presa. Non basta dire ‘me l’ha detto ChatGpt'”.

Tre sono i pilastri alla base dell’approccio Sas: affidabilità delle decisioni, equilibrio tra automazione e controllo umano, sistemi di governance in grado di garantire trasparenza e coerenza.

Un esempio concreto? Il nuovo Ram (Retrieval Agent Manager), una soluzione Sas pensata per aiutare gli agenti intelligenti a muoversi all’interno delle regole e dei dati aziendali. Come ha spiegato Scarfone, Ram permette di fornire all’intelligenza artificiale un contesto affidabile, utilizzando solo le informazioni presenti nei documenti forniti dall’azienda, senza addestrare o modificare il modello. Così, le risposte dell’AI sono più precise, aggiornabili nel tempo e sempre sotto controllo. Ram è pensato per integrarsi facilmente nei sistemi esistenti, anche tramite API o chatbot, e supporta l’automazione di processi complessi nei diversi settori.

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Cosa chiedono le aziende all’AI

Il live panel finale ha visto salire sul palco tre professionisti di primo piano e protagonisti nel mondo della consulenza. Chiara Celsi, Partner di Deloitte e AI & Cognitive Country Leader, ha sottolineato come molte delle sperimentazioni degli ultimi anni non abbiano dato i risultati attesi perché concepite in modo troppo “tattico”, con progetti isolati e senza una reale strategia di lungo periodo. “Dopo l’hype iniziale, ci si aspettava ritorni immediati da iniziative molto verticali, spesso senza nemmeno sapere bene come misurarli”, ha osservato. “L’adozione dell’AI va affrontata, invece, con un approccio olistico, che includa strategia, competenze, change management, modello operativo e non solo tecnologia”. Celsi ha citato l’esperienza di successo con Ansa, dove una piattaforma di AI genera contenuti giornalistici multilingua senza sostituire il lavoro dei redattori, ma affiancandoli. “È aumentato il valore del lavoro umano, che non è stato rimpiazzato dall’AI”.

Nicasio Muscia, Managing Director e responsible AI Lead di Accenture, ha messo in guardia sull’illusione della neutralità tecnologica. “Il rischio non è usare l’AI, ma non saperla governare. Servono strumenti per monitorare nel continuo la fairness, la robustezza e la spiegabilità dei modelli”. Infine, Giuseppe Niolu, Partner, Advisory di Kpmg Italia, ha evidenziato come molti progetti falliscano per la debolezza delle infrastrutture. “L’AI è solo il 5% dell’investimento: il resto è piattaforma, dati, governance. E spesso proprio lì si cade”.