Il complesso scenario raccolto nel termine Intelligenza Artificiale: quali componenti sono appropriate nel settore della consulenza in agricoltura

La giornata introduce l’intelligenza artificiale come un insieme articolato di tecniche, modelli e paradigmi, fornendo ai partecipanti le coordinate necessarie per comprenderne principi, potenzialità e limiti. Attraverso una prospettiva storica e tecnologica, sono esaminate le principali tappe dell’evoluzione dell’IA: dai primi sistemi simbolici all’apprendimento automatico, dagli “inverni dell’IA” alla recente accelerazione resa possibile dalla disponibilità di grandi quantità di dati, dalla crescita della capacità di calcolo e dall’affermazione dell’IA generativa.
Un’attenzione particolare è dedicata alla pluralità degli approcci che compongono il campo dell’IA. Percezione, apprendimento automatico, ragionamento, pianificazione, ottimizzazione, rappresentazione della conoscenza e metodi neurosimbolici rispondono infatti a esigenze differenti e presentano diversi livelli di trasparenza, robustezza, controllabilità e capacità di offrire garanzie. Comprendere questa pluralità è essenziale per evitare di identificare l’intera intelligenza artificiale con i soli modelli linguistici.
La giornata propone quindi una spiegazione accessibile del funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni, illustrandone le principali fasi di sviluppo: pre-addestramento su larga scala, predizione contestuale e apprendimento delle rappresentazioni, seguiti dalle tecniche di post-addestramento impiegate per migliorare la capacità di seguire istruzioni, ragionare e produrre comportamenti più sicuri e allineati. Saranno inoltre distinte le capacità effettive di questi sistemi dalle interpretazioni fuorvianti e dalle aspettative irrealistiche che spesso accompagnano il dibattito pubblico.
Questa analisi condurrà al problema dell’allineamento: come valutare, controllare e mantenere coerente il comportamento osservato di un sistema con gli obiettivi, i vincoli e i valori dell’organizzazione che lo utilizza. Verranno affrontati temi quali bias, robustezza, responsabilità, supervisione umana e necessità di adottare pratiche sistematiche di sperimentazione e valutazione durante l’intero ciclo di vita delle soluzioni di IA.
Una sezione specifica sarà dedicata all’IA agentica, ossia al passaggio da sistemi che producono principalmente risposte a sistemi capaci di perseguire obiettivi, elaborare piani, utilizzare strumenti e coordinare sequenze di azioni. Pur riprendendo una nozione storica dell’intelligenza artificiale, gli agenti contemporanei combinano i modelli linguistici con tecniche di pianificazione, ragionamento, memoria e interazione con ambienti digitali. Le loro capacità richiedono, tuttavia, specifiche misure di controllo, sicurezza e affidabilità.
La giornata si concluderà con una riflessione sull’impatto dell’IA sulle persone e sulle organizzazioni: evoluzione delle competenze, trasformazione dei ruoli professionali, progettazione organizzativa, processi decisionali e nuova divisione del lavoro tra esseri umani e macchine. Sarà discusso anche il possibile “superamento della mediocrità” prodotto dall’IA e le sue conseguenze, talvolta inattese, sui processi di selezione e valorizzazione delle competenze. Emergerà infine la crescente importanza di profili capaci di integrare conoscenza del dominio e competenze tecnologiche. Gli interventi dei due Consiglieri CONAF definiranno le esigenze operative e di validazione nella consulenza.