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

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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.
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“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.

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Caterina Chiarelli

Content Editor Bachelor’s Degree, Master’s Degree,Postgraduate Master

Caterina Chiarelli, professionista della comunicazione e dell'editoria con una formazione accademica che include una Laurea Magistrale in Comunicazione, Informazione ed Editoria e un Master in digitalizzazione, AI e big data. Il suo percorso coniuga rigore metodologico e creatività, maturati attraverso esperienze in ambito editoriale, giornalistico e digitale. Ha collaborato con realtà editoriali e di comunicazione occupandosi di redazione, pianificazione editoriale, social media management e ufficio stampa, lavorando su contenuti sia web sia cartacei. Negli ultimi anni ha approfondito il rapporto tra comunicazione e innovazione tecnologica, sviluppando un approccio orientato all'utilizzo consapevole dell'intelligenza artificiale e degli strumenti digitali a supporto della qualità dei contenuti. Si distingue per una curiosità profonda verso le persone, le idee e i linguaggi attraverso cui la realtà prende forma, con la convinzione che il dialogo, quando è guidato da ascolto, spirito critico ed empatia, sia capace di generare valore e connessione reale.

Areas of Expertise: editoria e comunicazione digitale, scrittura e revisione editoriale, giornalismo economico-finanziario, progettazione editoriale, pianificazione e coordinamento dei contenuti, social media e marketing digitale, intelligenza artificiale applicata alla comunicazione, strategie digitali, analisi dei contenuti e storytelling, comunicazione istituzionale e ufficio stampa
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