Infomaniak sta preparando l’ingresso dell’intelligenza artificiale (IA) nei propri strumenti di produttività per migliorare i processi produttivi delle imprese. Privacy, riservatezza e controllo dei dati sono al centro dello sviluppo: punti sui quali Infomaniak non fa concessioni. Attivabile come opzione, l’IA sviluppata dai nostri team rispetterà il quadro severo del RGPD e della legge svizzera sulla protezione dei dati.

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La nostra IA sarà in grado di trovare e classificare i tuoi file e allegati per ottenere rapidamente:

  • fatture
  • ricevute
  • scontrini fiscali
  • CV
  • bolle di consegna
  • note spese
  • preventivi
  • buste paga
  • contratti
  • documenti di identità
  • ecc.

Ogni documento verrà etichettato automaticamente. Basterà fare clic su un’etichetta per visualizzare la categoria del contenuto desiderato. Potrai ad esempio visualizzare le fatture di uno stesso fornitore, gli scontrini fiscali di un determinato mese o le buste paga dell’anno passato. Alla fine, sarà anche possibile creare proprie etichette di persona.

Un’intelligenza artificiale etica

“L’IA semplificherà il flusso di lavoro delle imprese. Sarà possibile trovare più rapidamente le informazioni desiderate e impiegare meno tempo per ordinare o classificare i dati. Svilupperemo questa tecnologia a modo nostro, proteggendo innanzitutto la privacy e la riservatezza. Assicureremo sempre che l’IA lavori per gli utenti e non per altre ragioni.” Marc Oehler, CEO di Infomaniak

La sua attivazione è facoltativa. Se tu ad avere il controllo.

Utilizziamo un’intelligenza artificiale detta “debole”, come tutti i sistemi al momento esistenti. Ciò significa che questa IA non ha coscienza di se stessa, non ha sensibilità e ancor meno una mente. Non si tratta quindi di un Terminator 😉

Si tratta infatti di un sistema di apprendimento automatico gestito da una rete artificiale di neuroni: il deep learning. Questa tecnologia conferisce ai computer la capacità di apprendere. La macchina se ne avvale per analizzare i dati al fine di prendere una decisione in funzione delle situazioni incontrate. Essa diventa capace di isolare forme e volti, di distinguere i caratteri digitati, di individuare i segnali sui mercati azionari, di rilevare frodi o addirittura di fornire un supporto alla diagnosi medica, ad esempio. Con Infomaniak, questa rete neuronale è gestita internamente e ospitata per intero nella nostra infrastruttura in Svizzera.

L’apprendimento si sviluppa a partire dai dati pubblici

Per esercitarsi e fornire risultati pertinenti, la nostra IA dipende da due punti:

  • Le domande che le poniamo
  • I dati che servono al suo apprendimento

Realizziamo una rete di neuroni alla quale diamo quindi dei problemi da risolvere a partire dai dati pubblici. Si tratta né più né meno di matematica e statistiche che potremmo fare manualmente. L’IA consente semplicemente di ripetere questi calcoli più rapidamente. È questo tutto il suo interesse.

Concretamente, come funziona?

Il modello impara a discernere i tipi di contenuti a partire da insiemi di dati pubblici di libero accesso.

Noi gli forniamo delle regole e delle caratteristiche di base per istruirlo a trovare la migliore combinazione possibile per distinguere le foto delle vacanze da quelle dei documenti, le foto delle fatture da quelle di documenti di identità, ecc.

Ecco come funziona:

Prima: fase iniziale di analisi e training

Per rilevare i documenti, il nostro modello osserva i pixel per produrre un insieme di regole che rappresenteranno caratteristiche del tipo:

  • una percentuale di pixel bianchi che supererebbe l’80%
  • l’assenza di persone nell’immagine
  • margini di dimensioni regolari
  • una forma quadrata o rettangolare contrassegnata nella foto
  • ecc.

È alla fine di questo training iniziale che l’algoritmo è in grado di ignorare le foto personali per spostare spontaneamente l’attenzione su foto che potrebbero essere documenti che poi classifica con delle etichette in un secondo momento.

Poi: fase di miglioramento e potenziamento

Determinare ed etichettare i file con le etichette giuste è solo metà dell’opera. Infatti, l’algoritmo deve poi imparare dall’utente che modificherà necessariamente le etichette in modo che corrispondano in misura maggiore ai suoi file. Questo è ad esempio il caso quando un utente corregge un elevato numero di etichette. Questo implicit user feedback, come viene chiamato, è la presa in considerazione delle azioni dell’utente finalizzate a migliorare la pertinenza dell’algoritmo per non riprodurre gli stessi errori.

Questi passaggi vengono continuamente ripetuti per alimentare l’algoritmo, potenziare l’apprendimento e guadagnare in termini di pertinenza. Impostando il peso e la soglia delle caratteristiche, l’IA impara a riconoscere meglio determinati file per apporvi direttamente l’etichetta giusta. Con il tempo non commette più errori.

Una IA individuale, isolata dagli altri utenti

Nessun overflow possibile. Per i feedback personali, prevediamo che ogni utente sia in qualche modo in grado di istruire la “propria IA”. Nessuna fuga di dati da un utente all’altro. La tua etichetta “luna di miele” resterà la tua etichetta. Lo stesso vale per un’etichetta personalizzata come “out of the box”. Nessuno oltre a te ne verrà a conoscenza.

A volte dobbiamo aiutare la macchina

Se un utente rimuove il 90% delle etichette delle sue fatture, ad esempio, il motivo è probabilmente legato al fatto che il nostro algoritmo si è sbagliato. Nelle situazioni di natura complessa, può rendersi necessario l’intervento di uno specialista di IA di Infomaniak finalizzato a verificare manualmente un file o una serie di file in caso di errore. Può accadere che l’IA non riesca a risolvere il problema posto e quindi a trovare l’etichetta giusta. Se il problema non è risolvibile, se e soltanto se si tratta di un documento, è necessario aiutare la macchina affinché possa procedere e correggere il proprio errore.

File ripuliti da informazioni personali e metadati

Prima di essere sottoposto a una verifica manuale, da un documento devono essere eliminate tutte informazioni che possono consentire un controllo incrociato con il suo proprietario.

La macchina rimuove quindi il link all’account dal quale proviene, elimina i suoi metadati (luogo, ora, data, dispositivo, ecc.) e le parole troppo specifiche, quali nomi, soprannomi ecc. Non appena non è più possibile sapere a che appartiene un file, può essere avviata la verifica manuale per riportare l’algoritmo sulla strada giusta. In tal modo ci assicuriamo che l’IA ti fornisca sempre risultati soddisfacenti nel massimo rispetto della privacy degli utenti.

Il nostro impegno a favore di un’IA etica

La nostra visione dell’intelligenza artificiale è chiara: incrementare la produttività dei nostri utenti senza sacrificare la tutela della privacy e della riservatezza.

  • I tuoi dati sono soltanto i tuoi
  • La nostra tecnologia IA è indipendente
  • È sviluppata internamente, in Svizzera
  • Non passa da nessun provider esterno
  • È disconnessa dagli altri utenti
  • Tutto è ubicato in Svizzera, nelle nostre infrastrutture
  • L’attivazione dell’IA è facoltativa ed è disattivata di default
  • Le informazioni vengono utilizzate esclusivamente per migliorare i tuoi servizi, e in nessun caso per scopi di marketing
  • La verifica manuale dei file è un’eccezione e non consente il controllo incrociato con il proprietario
  • I dati vengono anonimizzati in modo irreversibile (Differential Privacy)

Queste evoluzioni sono in fase di sviluppo. Dobbiamo comunque tenere presente che queste sono le nostre intenzioni nell’ambito dell’IA e che non possiamo vincolarci a un preciso programma o confermare con certezza questa o quella funzionalità. Detto questo, riteniamo importante che tu condivida la nostra visione dell’intelligenza artificiale e continueremo a tenerti informato in merito ai progressi in atto sul blog e sui nostri social network.