Modelli e interazioni uomo-macchina
Progettiamo e validiamo sistemi di intelligenza artificiale (back-end e interfacce) affidabili, trasparenti e centrati sull’uomo, capaci di generare output accurati, spiegabili e sicuri.
L’approccio Trustworthy AI integra principi etici, requisiti tecnici e criteri di usabilità per garantire che ogni modello e interazione umano-macchina sia equa, comprensibile e coerente con il contesto d’uso.
Esperienze di utilizzo dei sistemi di IA comprensibili, trasparenti e sicure per il target di riferimento.
Verifichiamo la qualità e la rappresentatività dei dati e dei modelli per individuare bias e comportamenti indesiderati. Supportiamo la mitigazione dei rischi e il monitoraggio continuo delle performance, garantendo affidabilità e controllo anche in fase di utilizzo.
Studiamo target, contesto e casi d’uso per progettare interazioni uomo–macchina trasparenti e comprensibili. Integriamo spiegazioni, feedback e meccanismi di controllo che permettono agli utenti di comprendere e utilizzare il sistema in modo consapevole.
Analizziamo e progettiamo interfacce che integrano principi etici, trasparenza e usabilità. Validiamo le esperienze attraverso test di qualità, usabilità e fiducia, assicurando interazioni inclusive, responsabili e coerenti con le aspettative degli utenti.
Valutiamo la coerenza e l’affidabilità degli output dei sistemi di IA generativa e interveniamo sull’architettura e sui flussi conversazionali per ridurre errori, allucinazioni e comportamenti indesiderati, migliorando la qualità dell’esperienza complessiva.
Testiamo i modelli per verificarne accuratezza, robustezza e resistenza a usi impropri o input ostili. Definiamo misure di controllo e protezione per garantire un funzionamento sicuro e conforme lungo tutto il ciclo di vita del sistema.
Applichiamo tecnologie e approcci avanzati per ridurre l’esposizione dei dati e proteggere la riservatezza. Progettiamo sistemi che consentono un uso dell’IA trasparente e rispettoso dei diritti, rafforzando la fiducia di utenti e stakeholder.
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Domande mirate sul sistema, percorso guidato da GovIA Assistant, esempi pratici e riferimenti normativi
Livello di rischio del sistema, obblighi specifici in base al ruolo, scadenze e azioni prioritarie
Due framework in un’unica analisi. Requisiti europei integrati con le previsioni della Legge italiana sull’IA
Questo assessment è pensato per i sistemi di intelligenza artificiale ai sensi dell’Art. 3.1 AI Act: software che operano con autonomia e si adattano ai dati per generare previsioni, raccomandazioni o contenuti. I software a regole fisse non rientrano nel perimetro di valutazione (es. gestionali e fogli di calcolo).
Il Regolamento si applica quando il sistema è usato o produce effetti nell’Unione Europea (Art. 2.1), anche se sviluppato altrove. L’Art. 2 prevede alcune esclusioni mirate.
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