• Modulo 1 (Privacy): Istruzioni per impostare il Data Training Opt-Out (blocco dell'addestramento sui dati aziendali) e tecniche di anonimizzazione dei prompt logistici. • Modulo 2 (Prompting): Come strutturare richieste efficaci calate sulla supply chain e sull'efficienza di stoccaggio. • Modulo 3 (Mitigazione dei Rischi): Gestione delle "allucinazioni" dell'IA ed eliminazione dell'automation bias (l'accettazione acritica dell'errore della macchina). • Modulo 4 (Trasparenza): Rispetto dell'Articolo 50 per la notifica all'esterno di contenuti generati da IA e attribuzione della responsabilità finale all'operatore umano. • Obiettivo Standardizzato: Impedire che OpenAI e Anthropic utilizzino le query aziendali (dati di magazzino, metriche di flusso, turni del personale) per addestrare i loro modelli futuri. • Guida per ChatGPT Plus: Istruzioni visive precise per navigare nelle impostazioni di account, disattivare la voce "Migliora il modello per tutti" (Chat History & Training) e attivare i controlli sulla privacy sia da desktop che da app mobile.
• Modulo 1 (Privacy): Istruzioni per impostare il Data Training Opt-Out (blocco dell'addestramento sui dati aziendali) e tecniche di anonimizzazione dei prompt logistici.
• Modulo 2 (Prompting): Come strutturare richieste efficaci calate sulla supply chain e sull'efficienza di stoccaggio.
• Modulo 3 (Mitigazione dei Rischi): Gestione delle "allucinazioni" dell'IA ed eliminazione dell'automation bias (l'accettazione acritica dell'errore della macchina).
• Modulo 4 (Trasparenza): Rispetto dell'Articolo 50 per la notifica all'esterno di contenuti generati da IA e attribuzione della responsabilità finale all'operatore umano.
• Obiettivo Standardizzato: Impedire che OpenAI e Anthropic utilizzino le query aziendali (dati di magazzino, metriche di flusso, turni del personale) per addestrare i loro modelli futuri.
• Guida per ChatGPT Plus: Istruzioni visive precise per navigare nelle impostazioni di account, disattivare la voce "Migliora il modello per tutti" (Chat History & Training) e attivare i controlli sulla privacy sia da desktop che da app mobile.
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Questa presentazione si concentra sull'uso responsabile dell'intelligenza artificiale nella supply chain, evidenziando l'importanza di proteggere i dati logistici sensibili. Si discuteranno strategie per limitare l'esposizione di KPI e dati aziendali, la classificazione dei dati nella catena di fornitura e l'implementazione di controlli privacy su piattaforme come ChatGPT. Saranno presentate azioni pratiche per anonimizzare i prompt e mitigare i bias, garantendo trasparenza e responsabilità...