Intelligenza artificiale: modelli, infrastrutture, applicazioni e rischi

La pubblicazione offre una visione sistemica e multidimensionale dell’AI contemporanea, integrando contributi di venti Ingegneri dell’Informazione provenienti dal mondo accademico e libero professionale. L’opera affronta in modo rigoroso i fondamenti teorici, evidenziando come modelli, algoritmi e basi matematiche costituiscano il cuore dei sistemi intelligenti, ma non siano sufficienti senza dati di qualità e adeguata ingegnerizzazione. Ampio spazio è dedicato alle infrastrutture tecnologiche - GPU, data center AI-ready, architetture ibride cloud-edge - considerate elemento abilitante per la scalabilità e l’efficacia delle soluzioni. La pubblicazione analizza con approccio critico i limiti strutturali dell’AI, chiarendo l’assenza di reale comprensione nei modelli e la necessità di interpretazione umana dei risultati. Vengono approfonditi i rischi emergenti, dalla sicurezza informatica alle vulnerabilità dei modelli generativi, fino alle implicazioni normative introdotte dall’AI Act europeo. Particolare rilievo è dato al dataset engineering, identificato come fattore determinante per l’affidabilità e la robustezza dei sistemi. Numerosi casi d’uso illustrano applicazioni concrete in ambito industriale, sanitario e professionale, offrendo linee guida operative e workflow replicabili. L’opera propone inoltre una riflessione sul ruolo strategico dell’ingegnere e, più in generale, del decisore umano nella governance dell’AI. Emergono indicazioni pratiche per bilanciare automazione e responsabilità, distinguendo ciò che può essere delegato agli algoritmi da ciò che deve restare umano. Nel complesso, il volume si configura come uno strumento autorevole per supportare scelte consapevoli e progettare un’adozione dell’AI efficace, sicura e sostenibile nel tempo.

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