È disponibile il recepimento italiano delle quattro parti della norma UNI CEI EN ISO/IEC 5259, dedicata alla qualità dei dati utilizzati per le analytics e per l’apprendimento automatico. Si tratta di uno standard fondamentale per garantire che i dati impiegati nei sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili, trasparenti e adeguati allo scopo, in un contesto in cui decisioni, modelli e normative richiedono livelli sempre più elevati di accuratezza e responsabilità.

Perché questa norma è importante per l’intelligenza artificiale

La serie 5259 fornisce strumenti, modelli e linee guida che supportano aziende, enti pubblici, laboratori, startup e professionisti nella gestione dei dati utilizzati in applicazioni AI. Gli standard aiutano a ridurre rischi, aumentare l’affidabilità dei sistemi e migliorare la qualità complessiva dei processi basati sui dati. Inoltre, favoriscono un linguaggio condiviso che facilita interoperabilità e comparabilità tra dataset.

Parte 1: panoramica, terminologia ed esempi

La prima parte definisce i concetti fondamentali e la terminologia di base, fornendo anche esempi utili alla comprensione delle sezioni successive. Stabilendo un quadro teorico comune, consente alle organizzazioni di adottare un linguaggio uniforme, evitando fraintendimenti ed errori interpretativi. È rivolta non solo alle realtà che utilizzano dati per analytics o machine learning, ma anche ai policy maker e a chi si occupa di regolamentazione, governance e formazione.

Parte 2: misurazione della qualità dei dati

La seconda parte definisce un modello per valutare la qualità dei dati, prendendo come base la ISO/IEC 25012:2018 e ampliando il concetto con nuove caratteristiche specifiche per dataset utilizzati in contesti di analisi e apprendimento automatico.
Questa sezione mette a disposizione strumenti per monitorare nel tempo la qualità dei dati e per individuare problemi relativi ad accuratezza, coerenza, completezza, credibilità, rappresentatività e provenienza. L’obiettivo è prevenire errori e bias, supportando un miglioramento costante dei dataset. È destinata a professionisti tecnici come data engineer, data scientist e figure che si occupano di auditing e data quality.

Parte 3: gestione della qualità del dato

La terza parte stabilisce i requisiti e le linee guida per implementare un sistema di gestione della qualità del dato, conosciuto come Data Quality Management System. Copre l’intero ciclo di vita dei dati, aiutando le organizzazioni a integrare la qualità nelle loro attività, nei processi e nella governance interna. È pensata per chi gestisce servizi IT, dati aziendali, auditing interno e data governance, oltre che per enti regolamentati nei quali trasparenza e responsabilità sono elementi centrali.

Parte 4: quadro di riferimento per il processo di qualità

La quarta parte propone un framework operativo che riguarda le attività quotidiane legate alla qualità dei dati, tra cui data labeling, valutazione, gestione del ciclo di vita dei dataset e applicazione nelle diverse modalità di apprendimento automatico. Offre strumenti per mitigare i rischi dell’apprendimento, prevenendo bias ed errori, ed è utile per chi si occupa dell’intera pipeline del machine learning e per chi opera nella filiera del dato.

Una norma che sostiene innovazione e fiducia

La serie UNI CEI EN ISO/IEC 5259 si rivolge a tutte le organizzazioni che vogliono adottare un approccio rigoroso e responsabile alla qualità dei dati e dello sviluppo di sistemi AI. Il recepimento italiano conferma l’attenzione crescente verso la regolamentazione dell’intelligenza artificiale e verso la necessità di standard condivisi per rafforzare la fiducia in tecnologie che avranno un impatto sempre più rilevante sulla società, sulle imprese e sulle istituzioni.