La nuova tecnologia, si legge nel
documento consegnato alla Commissione, consentirà di mettere in
campo interventi mirati nel rafforzamento della sicurezza sul
lavoro. Si stanno poi implementando chatbot addestrate dall'IA
attraverso tecniche di machine learning per la gestione delle
richieste e e le segnalazioni degli utenti. Sono state anche
sviluppate analisi per la valutazione dell'efficacia dei
finanziamenti in termini di riduzione del fenomeno
infortunistico, con l'utilizzo di tecniche di machine learning.
L'Intelligenza artificiale sarà utile per una valutazione
più accurata delle richieste di indennizzo supportando il medico
nella valutazione del danno derivante da infortunio. L'IA può
essere usata per il rilevamento di frodi identificando modelli
sospetti o anomalie nei dati.
È stato inoltre realizzato uno studio preliminare finalizzato
all'applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale per
l'efficientamento dei processi di monitoraggio del rischio di
evasione contributiva dell'area della vigilanza ispettiva
assicurativa.
L'adozione delle soluzioni di IA, spiega l'Inail, non
può prescindere da considerazioni sulle implicazioni etiche, di
sicurezza dei dati e di conformità normativa. L'interazione con
le diverse strutture dell'Istituto e la formazione del personale
sono quindi cruciali per garantire una transizione efficace
verso un pieno e consapevole utilizzo dell'IA all'interno
dell'Istituto. La priorità dell'Istituto è infatti quella di
favorire un uso sostenibile ed etico dei dati, e quindi di
sviluppare sistemi di IA che siano conformi alle normative
vigenti e quelle imminenti..
Sul tema di IA generativa, data la forte spinta innovativa e
la volontà di investire in tali tecnologie, peraltro già in uso,
si legge ancora, l'Istituto vuole strutturarsi fin da ora per
gestire adeguatamente questo processo di adozione, al fine di
assicurare i giusti livelli di supervisione, controllo e
rispetto dei requisiti non solo normativi, ma anche etici.
Infatti, l'IA generativa pone diversi rischi, tra cui risultati
potenzialmente viziati da pregiudizi e discriminatori, che
generano preoccupazioni sulla sicurezza delle informazioni e la
loro affidabilità.
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