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Quando l'AI valuta le persone

Candidati, dipendenti, cittadini — è qui che valgono le regole più severe. Impara a distinguere.

Non tutta l'AI è uguale

Lasciare che un'AI corregga gli errori di ortografia in un testo è una cosa. Lasciarle selezionare i candidati, valutare le prestazioni di un dipendente o decidere chi debba ricevere una prestazione è tutt'altro. Questo tipo di utilizzo la legge lo definisce ad alto rischio. I requisiti per questi strumenti sono severi e devono essere soddisfatti prima che lo strumento venga messo in uso — non dopo.

Esempi in cui deve scattare l'allarme

  • Uno strumento che classifica i candidati o li scarta automaticamente.
  • Qualcosa che misura o valuta i dipendenti — pezzi prodotti all'ora, dati di guida, valutazioni dei clienti — e viene usato per promozioni o licenziamenti.
  • Sistemi che decidono l'accesso a credito, assicurazione, istruzione o prestazioni pubbliche.

E attenzione al modello distorto

Un'AI ha imparato dalla realtà. Se la realtà era distorta, apprende anche la distorsione — e la riproduce in un linguaggio pulito e professionale, dove è difficile individuarla. Un controllo rapido: sostituisci il nome, l'età o il luogo di residenza in ciò che stai esaminando. Se il suggerimento appare improvvisamente diverso, vale la pena segnalarlo. Non devi dimostrare una distorsione statisticamente — devi notarla e dirlo.

Cosa devi fare

Non devi sapere le regole a memoria. Devi saper riconoscere la situazione e dirlo ad alta voce, prima che lo strumento venga messo in uso: «Questo valuta le persone — è stato verificato?» Quella domanda è tutto il tuo ruolo, ed è un'assicurazione a basso costo.

Ricorda

Se lo strumento valuta le persone, chiedi — prima che venga usato, non dopo.

Domanda 1 di 3

Quale di questi è un uso ad alto rischio dell'AI?

Domanda 2 di 3

Il tuo reparto vuole usare un nuovo strumento AI per selezionare i candidati. Qual è il tuo compito più importante?

Domanda 3 di 3

Scopri che uno strumento valuta sistematicamente un gruppo più in basso. Non puoi dimostrarlo statisticamente. Cosa fai?

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