AI per prodotti digitali: la guida strategica per integrarla in modo sicuro e performante

In vista della scadenza dell’AI Act previsto per agosto 2026, UNGUESS, piattaforma europea di crowdtesting e user research, ha individuato cinque step per aiutare le imprese a implementare l’intelligenza artificiale in modo efficace e sicuro all’interno della propria organizzazione.

L’entrata in vigore dell’AI Act, prevista per agosto 2026, impone alle imprese l’adozione di criteri rigorosi per lo sviluppo e l’impiego dell’intelligenza artificiale. Per rispondere a queste esigenze, UNGUESS, piattaforma europea di crowdtesting e user research per prodotti digitali, propone un percorso strutturato in cinque fasi chiave per integrare questa tecnologia nei processi aziendali in modo sicuro e a norma di legge.

1. Inquadramento normativo e analisi dei rischi
   Prima di iniziare, è fondamentale analizzare quali saranno i compiti del sistema, come verrà addestrato e, di conseguenza, stabilire i livelli di rischio designati dall’AI Act. Analizzare le finalità del software e le modalità di addestramento sono azioni imprescindibili da mettere in campo per mappare gli obblighi e colmare le lacune prima del lancio della piattaforma.
   
2. Governo dei dati e prevenzione dei bias
   In questa fase si investono risorse nell’addestramento del modello, si definiscono le procedure di aggiornamento e si interviene per individuare tempestivamente anomalie o bias che potrebbero compromettere l’affidabilità dei risultati.
   
3. Validazione tramite crowdtesting
   Nessun test automatizzato può sostituire l’esperienza umana sul campo. Attraverso il coinvolgimento di tester reali, il sistema viene sottoposto a scenari d’uso quotidiani e input testuali autentici tramite test. Questo permette di creare prompt personalizzati e realistici, identificare errori logici e bias, valutare la coerenza, il tono e l’utilità dell’output. Tutte azioni che sfuggirebbero a un audit puramente tecnico.
   
4. Documentazione tecnica e trasparenza
   La conformità passa dalla creazione di un dossier completo che descriva il funzionamento del modello, i suoi limiti e i processi decisionali. È inoltre fondamentale predisporre istruzioni chiare che permettano all’utente finale di comprendere come interagire correttamente con lo strumento.
   
5. Monitoraggio continuo delle prestazioni
   L’intelligenza artificiale non è statica; evolve e muta nel tempo. Per questo motivo è indispensabile attivare un controllo post-rilascio che verifichi costantemente le performance, gestisca eventuali malfunzionamenti e garantisca la sicurezza del sistema per l’intera durata del suo ciclo di vita.

“L’implementazione dell’intelligenza artificiale nei prodotti digitali non è solo una questione tecnica di addestramento, ma un percorso che richiede una solida validazione umana e il rispetto delle normative vigenti. Poiché l’IA lavora su logiche probabilistiche, i test automatizzati non sono sufficienti a garantire affidabilità nel tempo: serve il coinvolgimento di persone reali per intercettare errori logici, bias e allucinazioni dove accadono davvero, ovvero sul campo. Con l’entrata in vigore dell’AI Act, dimostrare che un sistema è trasparente e sotto controllo nel mondo reale non è più solo un obbligo, ma un investimento strategico che si traduce in fiducia e qualità percepita dall’esterno.” afferma Luca Dusi, Head of Operations di UNGUESS.