{"id":5818,"date":"2025-11-21T13:37:06","date_gmt":"2025-11-21T13:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2025\/11\/21\/lia-non-puo-rimanere-una-scatola-nera-e-ora-di-capire-perche-prende-ogni-decisione\/"},"modified":"2026-10-08T21:15:49","modified_gmt":"2026-10-08T21:15:49","slug":"lia-non-puo-rimanere-una-scatola-nera-e-ora-di-capire-perche-prende-ogni-decisione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/2025\/11\/21\/lia-non-puo-rimanere-una-scatola-nera-e-ora-di-capire-perche-prende-ogni-decisione\/","title":{"rendered":"L\u2019IA non pu\u00f2 rimanere una scatola nera: \u00e8 ora di capire perch\u00e9 prende ogni decisione"},"content":{"rendered":"\n<style>\n\/* CHG-640 (wzor CHG-613\/511) - Komponent 7 (blog hero v1.7) + szkielet TEMPLATE_BLOG_CASESTUDY_v1.\n   Scoped na wlasne ID wpisu: przy kopiowaniu na tlumaczenie ID MUSI sie zmienic (E6). *\/\nbody.postid-5818 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-5818 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src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/IMG_20251022_154628-1024x771.jpg\" alt=\"Il lungosenna a Parigi\" width=\"1024\" height=\"771\"\/><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"cs-hlead\"><p>Questa idea \u00e8 diventata il tema centrale della Winter School on Causality and Explainable AI presso la Sorbonne Universit\u00e9, una settimana che ha riunito i migliori ricercatori di DeepMind, UCL, TUM, Charit\u00e9 e Inria.<\/p><p>Il mese scorso, ho avuto il privilegio di partecipare alla Winter School on Causality and Explainable AI, ospitata presso la Sorbonne Universit\u00e9. \u00c8 stata una settimana stimolante che ha riunito alcuni dei principali ricercatori mondiali nei settori della causalit\u00e0, della spiegabilit\u00e0 e dell&#8217;IA responsabile, tra cui professori di UCL, TUM, Charit\u00e9 Berlin, Inria e DeepMind.<\/p><\/div>\n<div class=\"cs-facts\"><div><div class=\"n gradient-text\">Sorbonne Universit\u00e9<\/div><div class=\"l\">Sede della Winter School<\/div><\/div><div><div class=\"n gradient-text\">Ottobre 2025<\/div><div class=\"l\">Una settimana a Parigi<\/div><\/div><div><div class=\"n gradient-text\">IA spiegabile<\/div><div class=\"l\">Il tema della settimana<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<p>E onestamente? \u00c8 stato fantastico. Non solo per la profondit\u00e0 delle lezioni, ma anche per le persone. Nonostante l&#8217;incredibile livello di competenza nella stanza, non c&#8217;era alcun senso di gerarchia: professori, dottorandi e ricercatori del settore si sono scambiati idee su un piano di parit\u00e0. Dopo aver terminato le proprie lezioni, scienziati di fama mondiale si sono seduti tra il pubblico, hanno preso appunti e hanno posto domande come tutti gli altri. Aggiungete a ci\u00f2 l&#8217;atmosfera accogliente, la grande energia del campus e (s\u00ec!) il cibo fantastico, ed \u00e8 diventata una settimana da ricordare.<\/p>\n<figure class=\"cs-fig cs-fig--tall\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/IMG_20251022_135305-547x1024.jpg\" alt=\"Mateusz Walo, R&amp;D Lead dell\u2019area Image Recognition di Asseco Platform, accanto a un banner PostGenIA@Paris\" width=\"547\" height=\"1024\" loading=\"lazy\"\/><\/figure>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Cosa mi sono portato via per il nostro lavoro in Asseco Platform<\/h2>\n<p>In Asseco Platform, formiamo e implementiamo modelli di visione che supportano i clienti nei settori FMCG e farmaceutico con soluzioni avanzate di riconoscimento delle immagini che garantiscono che i prodotti siano disponibili, visualizzati correttamente e promossi efficacemente nel punto vendita. Ci\u00f2 che ho imparato alla Winter School influenzer\u00e0 direttamente il modo in cui spieghiamo, formiamo e miglioriamo questi modelli.<\/p>\n<p>Un messaggio chiave \u00e8 risuonato in molte lezioni:<\/p>\n<blockquote class=\"cs-quote\">\u201cNon possiamo pi\u00f9 trattare l&#8217;IA come una scatola nera: dobbiamo capire perch\u00e9 prende ogni decisione.\u201d<\/blockquote>\n<p>Questo principio si allinea perfettamente con la nostra attuale direzione di R&amp;S. Nei prossimi mesi, inizieremo ad adattare le tecniche di spiegabilit\u00e0 discusse durante la scuola, ad esempio, i modelli spiegabili basati su concetti (CBM) e il ricorso consapevole della struttura, per rendere i nostri sistemi di riconoscimento visivo pi\u00f9 trasparenti e interpretabili.<\/p>\n<p>Questo significa due cose:<\/p>\n<ul class=\"cs-list\"><li>Formazione pi\u00f9 intelligente: progetteremo le nostre architetture in modo pi\u00f9 consapevole, utilizzando approcci ispirati alla causalit\u00e0 per garantire che i modelli imparino veramente ci\u00f2 che conta nei dati.<\/li><li>Migliore controllo della qualit\u00e0: comprendendo il \u201cperch\u00e9\u201d dietro ogni previsione, saremo in grado di ridurre i falsi riconoscimenti e migliorare l&#8217;accuratezza e l&#8217;affidabilit\u00e0 complessive delle nostre soluzioni.<\/li><\/ul>\n<p>In definitiva, questi miglioramenti renderanno i nostri modelli di riconoscimento delle immagini non solo pi\u00f9 performanti, ma anche in grado di spiegarsi meglio, un passo cruciale verso un&#8217;IA pi\u00f9 affidabile nelle applicazioni commerciali.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--white alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Una riflessione personale<\/h2>\n<p>Al di l\u00e0 delle intuizioni tecniche, la Sorbona mi ha fatto riflettere sulla bellezza della ricerca sull&#8217;IA stessa. Le lezioni non riguardavano solo gli algoritmi, ma erano costruite attorno a prove, ragionamenti e all&#8217;eleganza matematica alla base dell&#8217;apprendimento automatico. Non abbiamo semplicemente accettato ci\u00f2 che \u201csapevamo\u201d; lo abbiamo sfidato, ricostruito e dimostrato di nuovo, questa volta in modo pi\u00f9 rigoroso.<\/p><p>Mi ha ricordato perch\u00e9 amo questo campo. L&#8217;IA non riguarda solo le metriche di performance. Si tratta di comprensione, scoperta e continuo interrogarsi.<\/p><p>E s\u00ec, torner\u00f2 sicuramente. Forse anche per un dottorato di ricerca un giorno. L&#8217;atmosfera di curiosit\u00e0 e aperta collaborazione alla Sorbona \u00e8 stata qualcosa di veramente speciale.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--dark alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Pensiero conclusivo<\/h2>\n<p>Eventi come la Winter School mostrano dove sta andando l&#8217;IA: verso sistemi che non sono solo intelligenti ma anche spiegabili. E per noi di Asseco Platform, questa \u00e8 una direzione che stiamo abbracciando pienamente.<\/p><p>La causalit\u00e0 ci aiuta a capire come funzionano le cose. La spiegabilit\u00e0 ci aiuta a fidarci di loro. Insieme, ci aiutano a costruire un&#8217;IA migliore.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-sec--gray alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<div class=\"cs-eyebrow\" style=\"text-align:center\">L\u2019autore<\/div>\n<figure class=\"cs-fig cs-fig--card\" style=\"margin:0\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Mateusz-Walo-1-1024x396.png\" alt=\"Mateusz Walo, R&amp;D Lead, Image Recognition, Asseco Platform\" width=\"1024\" height=\"396\" loading=\"lazy\"\/><\/figure>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"cs-sec cs-cta alignfull\"><div class=\"cs-wrap\">\n<h2>Stai valutando lo shelf recognition per le tue categorie?<\/h2>\n<p><a class=\"cs-btn\" href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/contattaci\/\">Parliamone &#8594;<\/a><\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"BlogPosting\", \"headline\": \"L\u2019IA non pu\u00f2 rimanere 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