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IA, governance e leadership inclusiva: la sfida contro i bias

I bias di genere nell’IA nascono dai dati e non da una presunta intenzione dell’algoritmo. Per questo la transizione digitale richiede insieme correzioni tecniche, regole efficaci e una leadership inclusiva capace di riconoscere e ridurre le distorsioni

Pubblicato il 11 mar 2026

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Adriana Agrimi

Dirigente Direzione Ricerca, Terza Missione e internazionalizzazione Università di Bari Aldo Moro

Quanto è ancora attuale il problema dei pregiudizi di genere nell’IA? Con l’esplosione dell’IA generativa, il tema è diventato centrale. Non si tratta di una presunta “cattiveria” dell’algoritmo, ma di un problema insito nei dati di addestramento. Le IA apprendono analizzando immense quantità di testi e immagini prodotti dall’uomo nel corso dei secoli. Poiché la nostra storia è intrisa di stereotipi, l’IA finisce per assorbirli, cristallizzarli e spesso amplificarli, presentandoli come “verità statistiche” neutre.

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Adriana Agrimi

Dirigente Direzione Ricerca, Terza Missione e internazionalizzazione Università di Bari Aldo Moro

Professionista con oltre 30 anni di esperienza nelle politiche per la ricerca, l’innovazione e la digitalizzazione, con ruoli strategici a livello regionale, nazionale ed europeo. Esperienza nella definizione di strategie, gestione di programmi complessi e promozione di strumenti innovativi per lo sviluppo economico e la trasformazione della pubblica amministrazione.

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