Venerdì 18 ottobre | 16.15-17.15
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L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il campo della statistica, introducendo nuove metodologie che ampliano le possibilità di elaborazione e analisi dei dati. Nella produzione di informazione statistica, l’IA permette di affrontare sfide complesse, come la gestione di grandi moli di dati (big data) e l’integrazione di fonti eterogenee. I dati derivanti da fonti non tradizionali, come quelli testuali, immagini satellitari o dati di telefonia mobile, sono spesso non strutturati e di difficile interpretazione. L’IA, con tecniche come il machine learning e il deep learning, consente di estrarre pattern nascosti, trasformando dati grezzi in informazioni utili per l’analisi statistica.

Un aspetto cruciale è l’integrazione di queste fonti con metodologie statistiche tradizionali per garantire l’affidabilità e la rappresentatività dei risultati. L’uso di modelli di IA, combinato con l’approccio campionario, può migliorare la qualità delle stime e ridurre i margini di errore.

In questo contesto, la cooperazione internazionale tra istituti statistici e la collaborazione tra settore pubblico e privato è fondamentale per sviluppare standard comuni e condividere best practice. Le economie di scala risultanti da una collaborazione efficace possono ottimizzare l’innovazione e garantire che l’uso delle tecnologie IA siano di servizio per il più ampio interesse pubblico.

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