L’Intelligenza Artificiale e i suoi ambiti di sviluppo

L’intelligenza artificiale (Ia) rappresenta per l’Università degli studi Bergamo un tema strategico che ha visto negli ultimi due anni l’attivazione di diverse iniziative nell’ambito della ricerca, della didattica e della terza missione.

Due anni fa è stato istituito il Tavolo Interdipartimentale di Ateneo sull’Intelligenza Artificiale, coordinato dalla professoressa Maria Francesca Murru del Dipartimento di Lettere, Filosofia e Comunicazione con l’obiettivo di alimentare un dialogo interdisciplinare. Il tavolo ha anche redatto un «White paper» sull’IA che si può leggere qui. Per l’anno accademico 2025/26 è stato introdotto un corso triennale in Data Analytics, economia e tecnologie digitali e c’è l’intenzione di istituire un dottorato interdisciplinare dal titolo «Artificial Intelligence for Sustainable Futures» che darà un contributo decisivo alla progettazione di applicazioni di IA che siano sostenibili dal punto di vista ambientale, economico e sociale; terza novità è un gruppo di lavoro coordinato dalla professoressa Giovanna Barigozzi, Prorettrice all’Innovazione e Transizione Digitale, che sta elaborando le prime linee guida per un utilizzo consapevole, etico e vantaggioso degli strumenti di IA nella didattica, nella ricerca e nelle attività amministrativo-gestionali.

Spostando l’attenzione sulle attività di ricerca in corso in UniBg sull’IA l’attenzione va a diversi temi applicativi, interrogandosi su questioni trasversali di grande rilievo, come le implicazioni etiche, la tutela della privacy e l’equità sociale.

Tra gli ambiti di studio vi è l’impatto dell’IA sul mercato del lavoro e sulle professioni. Se da un lato la rivoluzione tecnologica in corso genera nuove opportunità di impiego e sviluppo di competenze, dall’altro comporta l’automatizzazione di numerose professioni, con il rischio di perdita di posti di lavoro e aumento delle disparità salariali.

Anche in ambito salute sono in corso nell’ateneo bergamasco ricerche volte allo sviluppo di tecniche capaci di estrarre, integrare e analizzare informazioni da strumenti di diagnosi anche molto diversi, fornendo ai medici un supporto in grado di ridurre i tempi di diagnosi aumentandone l’accuratezza.

L’interazione tra IA e imprese costituisce un altro pilastro fondamentale della ricerca in UniBg. Gli studi esplorano come le tecnologie IA stiano trasformando i modelli organizzativi e di business e i relativi processi decisionali. L’IA non solo consente di ottimizzare l’efficienza operativa della singola realtà aziendale, ma può configurarsi anche come un potente motore di innovazione, capace di favorire un orientamento alla generatività di nuovi modelli e piattaforme di collaborazione a livello di filiere e di ecosistemi territoriali.

Con specifico riferimento alla sostenibilità ambientale, alcuni progettisti si concentrano sull’uso dell’IA per ottimizzare il consumo energetico nelle smart grid, migliorando l’efficienza nella distribuzione dell’energia.

Ulteriore filone di analisi sono le potenzialità creative dell’Ia con particolare attenzione alla relazione con gli immaginari culturali, sociali e politici. La ricerca esplora, ad esempio, come gli strumenti di generazione automatica di immagini e testi stiano trasformando la produzione artistica, oltre a influenzare la rappresentazione di identità e spazi fisici e virtuali.

Tutte le innovazioni tecnologiche sono sociali fin dalla loro ideazione. E l’intelligenza artificiale non fa eccezione. Le sue caratteristiche materiali e funzionali non sono espressione di una logica intrinseca e fuori dalla storia: sono piuttosto la concretizzazione, contingente e non del tutto prevedibile, di modi di vedere il mondo e le relazioni, di idee e strategie produttive portate avanti da persone che abitano un preciso contesto sociale.

Un importante oggetto di riflessione tra studiose e studiosi di sociologia, filosofia e culture visuali del Dipartimento di Lettere, Filosofia e Comunicazione, riguarda gli immaginari mediali che sono costantemente mobilitati per spiegare, descrivere e interpretare l’intelligenza artificiale. Le rappresentazioni socio-tecniche ci consentono di guardare sotto una lente di ingrandimento le sfide morali e culturali e rappresentano un’importante occasione di immaginazione del futuro che vogliamo costruire. L’intelligenza artificiale possiede due caratteristiche chiave: la capacità comunicativa e creativa e l’opacità del suo funzionamento. La prima caratteristica è un importante oggetto di studio per il gruppo di ricerca di sociologia della cultura e della comunicazione.

La seconda caratteristica, ovvero l’opacità, descrive la difficoltà di comprendere e spiegare il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale secondo logiche che siano compatibili con quelle adottate dalle decisioni umane. A questo livello, risulta fondamentale evitare che tale limite strutturale si traduca in rapporti di potere ulteriormente sbilanciati tra chi produce applicazioni di intelligenza artificiale e chi ne è condizionato nel contesto di vita e professionale.

L’Università degli studi di Bergamo, al riguardo, ha avviato un filone di ricerca interdisciplinare particolarmente innovativo sulla cosiddetta «Intelligenza artificiale partecipativa». Oggetto di indagine è la sperimentazione di modelli di progettazione partecipata, in virtù dei quali lo sviluppo tecnologico smette di essere una circostanza meramente tecnica e si apre alla partecipazione di quei gruppi sociali le cui scelte professionali o condizioni di vita potranno essere profondamente influenzate dai sistemi di IA. Tanto nel settore for profit quanto in quello no-profit, l’IA partecipativa sta iniziando a prendere piede e contiene in sé l’affascinante promessa di poter negoziare la materialità tecnologica affinché sia curvata a misura della società che la adotta e del suo buon senso.

L’IA sta trasformando la sanità con strumenti che migliorano diagnosi e la personalizzazione delle cure. In UniBg, specialmente nell’ambito del progetto AdvaNced Technologies for Human-centrEd Medicine (ANTHEM) finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, sono in corso ricerche volte allo sviluppo di tecniche capaci di estrarre, integrare e analizzare informazioni da strumenti di diagnosi anche molto eterogenei, fornendo ai medici un supporto in grado di ridurre i tempi di diagnosi aumentandone al contempo l’accuratezza. Strumenti di IA verranno ad esempio utilizzati per la diagnostica di malattie rare a partire da dati genetici, offrendo al contempo un sistema per la gestione di questo tipo di dati.

Sebbene l’attenzione mediatica si focalizzi sull’IA generativa, è importante ricordare l’esistenza di molte altre forme verticali di IA di più lungo corso, funzionali all’efficientamento dei processi e all’affiancamento di attività di natura quantitativa come l’analisi dei dati.

Roberto Sala, ricercatore del Dipartimento di Ingegneria Gestionale, dell’Informazione e della Produzione, sta sviluppando modelli basati sull’IA per analizzare i report di manutenzione, individuare problemi ricorrenti e migliorare sia la loro risoluzione che la gestione della conoscenza aziendale. Stefano Coniglio, ricercatore del dipartimento di Scienze Economiche, insieme a colleghi dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e dell’Università Bicocca di Milano (UniMib) sta contribuendo allo sviluppo del DLGNet, un nuovo sistema di Ia basato su reti neurali che identifica e classifica le reazioni chimiche analizzandone i pattern attraverso una rappresentazione avanzata dei legami tra molecole. Con un forte miglioramento rispetto ai metodi attuali, apre la strada alla scoperta di nuove reazioni e all’ottimizzazione dei processi chimici.

Nonostante l’IA offra evidenti benefici, è essenziale riflettere su quale Ia sia più adatta in un dato contesto applicativo e quali impatti di lungo termine questa possa generare. La sfida non è solo tecnologica ed economica ma anche scientifica, e richiede la collaborazione tra università, aziende ed istituzioni per essere affrontata efficacemente.